Dos grupos de investigación del IIS Galicia Sur participan en el proyecto POLYDEEP, que persigue mejorar el diagnóstico de los pólipos de colon mediante técnicas de inteligencia artificial
El proyecto “PolyDeep: Sistema inteligente de detección y clasificación en tiempo real de lesiones colorrectales mediante deep learning“, obtuvo una financiación de 127.171 € a través de la convocatoria para proyectos de I+D+I del Programa Estatal de Investigación, Desarrollo e Innovación Orientada a los Retos de la Sociedad del MINECO, y se desarrollará durante los próximos tres años.
Los grupos de investigación SING (Sistemas Informáticos de Nueva Generación), liderado por Florentino Fernández Riverola y GIODO (Grupo de Investigación en Oncología Digestiva de Ourense), liderado por Joaquín Cubiella, participan en este proyecto cuya finalidad es desarrollar, mediante técnicas de inteligencia artificial y de reconocimiento de imágenes, un sistema informático capaz de realizar la detección y clasificación de las lesiones colorrectales, dando apoyo en tiempo real al endoscopista para la visualización de los pólipos de colon y para la toma de decisiones terapéuticas sobre los mismos. Para el desarrollo de este sistema, es fundamental disponer de un amplio banco de imágenes de pólipos colorrectales, que para lo cual se cuenta con el apoyo del BIOBANCO del IISGS.
PolyDeep está liderado por los investigadores del grupo SING Daniel González Peña y Miguel Reboiro Jato y cuenta con la colaboración de los investigadores e investigadoras del Grupo GIODO Eloy Sánchez, Jesús Miguel Herrero, Laura Rivas, Manuel Jiménez y Rubén Domínguez.
REPERCUSIÓN MEDIÁTICA
Prensa
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Televisión
LOS PROTAGONISTAS

Eloy Sánchez
IIS Galicia Sur, CHU de Ourense
Este módulo asistirá al endoscopista que está realizando la exploración para que detecte más pólipos y que una vez que los vea tenga una predicción de qué se puede esperar de ese pólipo y tomar decisiones en el momento

Joaquín Cubiella
IIS Galicia Sur, CHU de Ourense
La mayor parte de los pólipos no se van a malignizar, pero los tenemos que quitar para saber qué son, lo que conlleva un coste adicional en la técnica y en el análisis. Por otra parte hay pólipos muy pequeños que pueden pasar desapercibidos para el ojo del colonoscopista, incluso del muy experto, y que, sin embargo, pueden tener un cáncer invasivo dentro. Si eso lo supiéramos ya durante la colonoscopia podríamos aplicar medidas más agresivas que evitarían una cirugía en el futuro

Daniel González Peña
IIS Galicia Sur, Universidade de Vigo
Es un software que recibirá en tiempo real las imágenes que se van obteniendo con el endoscopio cuando se hace la colonoscopia y ese sistema irá analizando las imágenes según va pasando la cámara por el tracto digestivo y avisará al endoscopista cuando hay un pólipo
El problema al que nos enfrentamos es ayudar al endoscopista a detectar los pólipos y clasificarlos, y saber el grado de malignidad que podrían tener esos pólipos

Miguel Reboiro Jato
IIS Galicia Sur, Universidade de Vigo
El principal objetivo es el desarrollo de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador, un sistema CAD. La idea de este sistema sería desarrollar un prototipo, un módulo que podamos integrar en las torres de endoscopía que utilizan habitualmente para realizar las colonoscopias y que les aportase información adicional a los médicos.
Esta información sería de 2 tipos: por un lado, queremos desarrollar un módulo de detección, que lo que haría es que durante la exploración avisaría al médico de la posible presencia de un pólipo, y por otro lado tendríamos un módulo de clasificación, cuyo objetivo es, una vez detectado el pólipo, el asistir al médico en clasificarlo

Julio García Comesaña
Gerente EOXI Ourense
Es un proyecto realmente innovador, que va a suponer seguro un impulso importante en el ámbito de la endoscopia oncológica
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