El Instituto de Biomecáncia (IBV) ha puesto en marcha el proyecto Recbone, un programa con el que busca investigar para mejorar los productos y servicios de la reconstrucción articular y ósea mediante técnicas de inteligencia artificial aplicada a la atención médica.
La inteligencia artificial está convirtiéndose en otra de las herramientas tecnológicas que ayudan a la labor sanitaria haciéndola más precisa y en algunos casos hasta más sencilla. Detección, diagnóstico y tratamiento, la IA se puede aplicar a todas estas fases de cualquier realidad.
En este caso el IBV, con la cofinanciación del IVACE de la Generalitat Valenciana y de los Fondos FEDER, investiga el ciclo de vida completo de los productos para lesiones articulares y óseas, desde el diseño, el desarrollo y la fabricación hasta su evaluación y certificación.
Se basa en técnicas de IA con redes de la U-net, que contiene una amplia base de datos de imágenes con las que detectar y clasificar determinadas lesiones en zonas específicas
El objetivo, en palabras del director del Área de Salud del IBV Carlos Atienza, es “mejorar los procesos de diagnóstico a través de nuevos servicios basados e IA, como los tratamientos de patologías ostoarticulares mediante la investigación en nuevos implantes basados en los conocimientos generados en aspectos como la regulación europea e internacional, los métodos avanzados de diseño y evaluación, la impresión 3D o la Inteligencia Artificial”.
En el caso de la detección, la aplicación de estas tecnologías permitirá la automatización de procesos que, hasta ahora, sólo podían realizarse manualmente y que implicaban mucho tiempo de dedicación. En esta línea, Carlos Atienza señala que “el campo del Deep Learning está en continuo crecimiento y el uso de redes neuronales convolucionales como las famosas Alexnet o VGG-16, entre otras, permiten conseguir mejoras de precisión para las bases de datos de imágenes”.
A través de Recbone, el IBV impulsará la mejora del entrenamiento de la inteligencia artificial, para que contenga mayor cantidad de imágenes con las que aprender, y pondrá en marcha una metodología para el reconocimiento de formas osteoarticulares. Esta metodología se basa en técnicas de IA con redes de la U-net, que contiene una amplia base de datos de imágenes con las que detectar y clasificar determinadas lesiones en zonas específicas. En concreto, actualmente se centra en imágenes de resonancia magnética de rodilla para la detección de lesiones de menisco.