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Un equipo de investigadores y empresas europeas, lideradas por la Universitat Politècnica de València (UPV), a través del grupo CVBLab-HUMAN-tech, ha desarrollado innovadores algoritmos de inteligencia artificial para facilitar el diagnóstico y tratamiento de tumores cancerosos de difícil interpretación clínica. Este es uno de los principales resultados del proyecto CLARIFY, que se encuentra actualmente en sus últimos meses de ejecución y que se centra concretamente en tres tipos de cáncer: el cáncer de mama triple negativo (TNBC), el cáncer de vejiga no músculo invasivo de alto riesgo (HR-NMIBC) y lesiones melanocíticas spitzoides (SML).

“En los tres casos, el diagnóstico es complejo y supone un desafío, al que desde este proyecto le estamos dando respuesta ya. Con estos algoritmos, damos un paso más para facilitar a los profesionales médicos la interpretación de imágenes histológicas y, en último término, el diagnóstico de estos tipos de cáncer”, destaca Valery Naranjo, líder del proyecto y coordinadora del Computer Vision and Behaviour Analysis Lab (CVBLab) del Instituto Universitario de Investigación en Tecnología Centrada en el Ser Humano (HUMAN-tech) de la UPV.

Además de estos algoritmos, el proyecto ha conseguido ya otros resultados de gran interés, como bases de datos de los cánceres bajo estudio que pueden convertirse en valiosos recursos para la comunidad médica y científica y ha permitido avanzar en la gestión segura de datos en la nube con requerimientos inherentes al ámbito sanitario y con varios escenarios de aplicación dentro del proyecto.

Formación de excelencia y red europea de investigación

CLARIFY ha llevado a cabo también un programa de formación multidisciplinar, que ha permitido a doce jóvenes investigadores de diversas nacionalidades realizar sus programas de doctorado en una de las instituciones participantes en el proyecto, conocer los últimos avances científicos en inteligencia artificial, computación en la nube y patología digital y potenciar nuevas habilidades, claves para responder a los desafíos del binomio ingeniería-medicina para los próximos años.

“Y ha impulsado la puesta en marcha de una red europea de investigación que reúne a personal experto de ambos ámbitos y que contribuye a mejorar el intercambio de conocimientos, siempre con el mismo objetivo: contribuir a facilitar la toma de decisiones en el diagnóstico y tratamiento de los cánceres de mama, vejiga y piel estudiados”, añade Sandra Morales, investigadora del CVBLab-HUMAN-tech de la Universitat Politècnica de València.

Junto con la UPV, en el proyecto participan también el Instituto de Investigación Sanitaria INCLIVA, la Universidad de Granada, la Universidad de Amsterdam, el Hospital Universitario Erasmus MC de Rotterdam, la Universidad de Stavanger, el Hospital Universitario de Stavanger y las empresas bitYoga y Tyris Software.

Reunión final del proyecto en València

El proyecto, que está financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea, en el marco de las Innovative Training Networks (ITN), celebrará su Conferencia final en apenas dos meses y lo hará en la Universitat Politècnica de València, donde se presentarán todos los resultados de cuatro años de investigación. Será los días 25 y 26 de enero, en la Ciudad Politécnica de la Innovación, parque científico de la UPV, con un objetivo: facilitar el debate entre la comunidad investigadora y clínica y sentar las bases para futuros desarrollos y colaboraciones.

Este encuentro está abierto a toda la comunicación científica y médica interesada en los temas que aborda CLARIFY. La inscripción es gratuita y se puede llevar a cabo desde la web https://www.clarify-project.eu/final-conference/

Abierto el plazo para presentar trabajos

Además, hasta el próximo 30 de noviembre está abierto el plazo para la presentación de trabajos relacionados con los temas que se abordarán durante la conferencia: métodos de inteligencia artificial aplicados a imágenes histológicas, infraestructura de datos y algoritmos orientados a la nube aplicados a imágenes histológicas, herramientas de diagnóstico asistido por ordenador a partir de imágenes histológicas y herramientas de recuperación de imágenes basadas en el contenido a partir de estas imágenes. Se aceptan y fomentan los resúmenes de trabajos de alta calidad ya publicados y los resúmenes seleccionados se presentarán en una sesión de pósters en la conferencia.