Grupo ULMA – AI4RET - AAn oinarritutako software bat garatzea OCTn patologia makularra identifikatzeko.
Grupo ULMA
Sektorea: Osasuna
Negozio-kasua
Patologia makularrak goiz hautematea ezinbestekoa da egoera aurreratuak prebenitzeko eta ikusteko desgaitasun-arriskua murrizteko, itsutasuna barne. Patologia makularrak erretinaren zatirik garrantzitsuenari eragiten dio eta bertan dago fobea, ikusteko funtzio nagusiaz arduratzen dena. Koherentzia optikoko tomografia (OCT) da patologia horiek goiz hautemateko erreferentziazko azterketa. Metodo diagnostiko horrek aukera ematen du erretinaren mikroegiturak ikusteko eta funtsezkoa da hori gaitz horiek kontrolatzeko eta jarraipena egiteko.
Helburuak
Patologia makularren presentzia identifikatzeko gai den OCT irudien sailkatzaile bat garatzea. Ezohikotasunak hautemanez gero, edema makularraren presentzia dagoen ala ez zehaztea. Edema makularraren kausa Edema Makular Diabetikoa (EMD), adinari lotutako narriadura makularra (DMAE) edo besteren bat den sailkatzea. Patologia makularraren sintomatologiaren agerpenari aurre hartzea, tratamenduari goiz ekiteko. Gaixotasunaren egoera aurreratuetan dauden pazienteen tratamenduarekin lotutako kostuak murriztea. Tratamenduaren efizientzia ebaluatzea, bilakaeraren jarraipena eginez.
Erabilera-kasua
OCTren irudiak lortzea kostu eraginkorra, segurua eta ez inbasiboa duen prozedura da. AI4RETen xedea da patologia makularraren hautemate- eta kudeaketa-prozesuak hobetzea. Helburua da sintomak agertu aurretik aurre hartzea, tratamendu goiztiarragoa egiteko eta, hala, tratamenduaren eraginkortasuna hobetzeko.
Azpiegitura
On-Premise / Cloud / Edge
Erabilitako teknologiak
Ikaskuntza Automatikoa edo Sakona
Erabilitako datuak
OCTren irudiak, dagozkien diagnostikoekin. Irudi bakoitza oftalmologo batek diagnostikatu du. Irudi guztiak 8 oftalmologok diagnostikatu dituzte.
Erabilitako baliabideak
Diziplina anitzeko taldea: oftalmologoak eta irudi medikoan prestakuntza espezifikoa duten ingeniariak, ikaskuntza sakona, MLOPak, interoperabilitate-estandarrak, gailu medikoen araudia, front-end & back-end araudia. Azpiegitura: Linux zerbitzaria 512 GBko biltegiratzearekin, RAM memoria 64 GBrekin eta 40 GBko Nvidia A100 txartel grafikoarekin.
Zailtasunak eta ikaskuntza
Kalitatezko datuetarako sarbidea izatea; OCT irudiak eta erretinografiak, dagozkien diagnostikoekin, DBEOren eskakizunekin eta irudi horien idazteko/diagnostiko-prozesurako espezializatutako profesionalen eskuragarritasun mugatuarekin. Diziplina anitzeko taldearen ezagutza kudeatzea.
KPIak (negozioan duen inpaktua eta ereduaren metrikak)
OCTn patologia makularra hautemateko AAren eredua. Sentiberatasuna: % 92 / Espezifikotasuna: % 78
Finantzaketa
Funts propioak.
Kolaboratzaileak
Germans Trias i Pujol Unibertsitate Ospitalea (HUGTIP). Germans Trias i Pujol Ikerketa Institutua (IGTP).
