Científicos valencianos y americanos organizan un 'challenge' para detectar Covid en radiografías de tórax

El desafío científico se realizará en 'Kaggle', una plataforma de aprendizaje automático o 'Machine Learning' que reúne a cientos de miles de personas expertas en desafíos de toda índole, a nivel mundial, basados en ciencia de datos, ha indicado la Generalitat en un comunicado.

Esta competición se enmarca en el proyecto 'Construcción de un dataset en abierto, para la detección precoz de neumonía por Covid-19 a partir de una radiografía simple de tórax', liderado por María de la Iglesia-Vayá, en colaboración con José María Salinas.

El proyecto, más conocido como 'BIMCV-COVID-19', se inspiró en el proyecto 'PADCHEST' de la doctora Aurelia Bustos y fue seleccionado y financiado por la Conselleria de Innovación, Universidades, Ciencia y Sociedad Digital en la 'Llamada al Sistema Valenciano de Innovación e Investigación', en colaboración con la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública, que autorizó el proyecto desde sus inicios.

Asimismo, el trabajo ha sido valorado "positivamente" por muchos laboratorios a nivel mundial y la Society for Imaging Informatics in Medicine se puso en contacto con el equipo del Banco de Imágenes Médicas de la Comunitat Valenciana para realizar este 'Challenge de Kaggle' en la detección de Covid-19 a través de la Radiología convencional de tórax.

El desafío se convocará próximamente a nivel mundial para que participen científicos de todos los países y aporten "todo su talento" en esta causa.

IA CONTRA LA COVID-19

Los científicos han recopilado datos de radiografías torácicas de pacientes de la Comunitat Valenciana para generar modelos predictivos que utilicen la IA. Estos modelos son supervisados por radiólogos especialistas con el fin de detectar de forma temprana la neumonía por Covid-19 en pacientes con síntomas leves.

Igualmente, permite ayudar a la estratificación del riesgo de pacientes con síntomas moderados y ayudar a identificar a pacientes con mayor riesgo de evolución a una condición grave o crítica. Los datos son totalmente anónimos y la información recabada hace referencia únicamente a aspectos clínicos.

El objetivo es generar un conjunto de datos en abierto (dataset OPEN) reconocido a nivel mundial como uno de los datasets "más completos y organizados", que permita a los científicos de datos trabajar en desarrollos de algoritmos de Inteligencia Artificial para elaborar modelos predictivos y desarrollar herramientas orientadas al diagnóstico simple, rápido y efectivo de la Covid-19. Asimismo, pretende ayudar a agilizar la carga de trabajo de los profesionales sanitarios.

Actualmente se han compartido más de 12.456 sesiones de radiografías de tórax pertenecientes a unos 4.706 sujetos con patología Covid. Además, se cuenta con más de 6.012 sesiones de radiografías pertenecientes a unos 4.437 pacientes sanos o con distintas patologías provenientes de los sistemas de información sanitarios de la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública, que serán la base con la que se iniciará este desafío científico.

La respuesta ha sido "muy positiva", con descargas desde todos los continentes y con un "amplio" reconocimiento a nivel mundial. Para ello, ha sido fundamental la colaboración del Centro de Investigación Príncipe Felipe (CIPF) y del Barcelona Supercomputer Center (BSC-CNS) que ha proporcionado una instancia de B2DROP para la distribución de este trabajo. B2DROP es parte de los servicios de infraestructura de datos colaborativos de EUDAT (