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INVESTIGACIÓN

Fundación Seneca financia un proyecto de UPCT para detectar el COVID-19 a través de imágenes médicas

La iniciativa del profesor Juan Francisco Zapata permitirá acortar el tiempo a la hora de detectar la enfermedad a un paciente, utilizando herramientas de Inteligencia Artificial

Fundación Seneca financia un proyecto de UPCT para detectar el COVID-19 a través de imágenes médicas

Un proyecto de la UPCT para detectar Covid-19 a través de imágenes médicas del tórax recibe financiación de la Fundación Séneca.El consejero Miguel Motas comprueba los avances en la investigación, que se integra en el 'Programa COVI+D-19' puesto en marcha por la Consejería de Empleo, Investigación y Universidades

Redacción @cope_murciaMurcia/Cartagena

Tiempo de lectura: 2'Actualizado 08:38

Acortar el tiempo a la hora de detectar a una persona enferma de Covid-19 y diseñar una red que permita la clasificación y detección de imágenes médicas de pacientes afectados por la enfermedad es el objetivo del proyecto de investigación del profesor de la Universidad Politécnica de Cartagena (UPCT) Juan Francisco Zapata, que cuenta con financiación de la Consejería de Empleo, Investigación y Universidades, a través de la Fundación Séneca dentro del ‘Programa COVI+D-19’.

Para llevar a cabo esta tecnología se utilizará la inteligencia artificial Transfer Learning, que catalogará las imágenes médicas (radiografías y tomografías) del tórax, las analizará de forma automática y detectará aquellas donde esté presente la enfermedad.

El consejero de Empleo, Investigación y Universidades, Miguel Motas, visitó hoy la UPCT para conocer de primera mano la labor de este investigador. El proyecto se denomina ‘Una solución Deep Learning para la determinación automática de Covid-19 en imágenes médicas de tórax’ y pretende utilizar diferentes líneas de investigación contra la neumonía como punto de partida para un sistema de detección de la Covid-19.

El proyecto, que tienen un plazo de 16 meses, busca acortar el tiempo de diagnóstico y permitir un mejor tratamiento detectando la enfermedad a través del análisis de radiografías y tomografías de forma automática. Los kits de prueba de la Covid-19 son muy limitados y en muchas ocasiones se recurre a otras medidas de diagnóstico, entre las que se encuentra la utilización de radiografías y tomografías del tórax. El análisis de estas pruebas requiere de un experto en radiología, lo que conlleva un consumo considerable de recursos humanos y de tiempo. El aprendizaje profundo en imágenes médicas puede ayudar a disminuir la carga de los facultativos y proporcionar más información sobre la enfermedad en sí.

Motas destacó que “la detección temprana de un paciente con Covid-19 es fundamental y ahí radica el interés de este proyecto, que permitirá un diagnóstico más rápido. El proyecto forma parte del programa ‘COVI+D-19’ y pretende colocar la investigación como una de las prioridades de la lucha contra la pandemia en la Región de Murcia, no sólo desde el punto de vista sanitario, sino también para minimizar el impacto social y económico del virus”.

Proyectos de investigación sobre la Covid-19

La Consejería ha concedido 700.000 euros para poner en marcha nueve proyectos de investigación sobre la Covid-19 cuyo interés, calidad científica y oportunidad han sido evaluados positivamente por el Comité de Valoración del Instituto de Salud Carlos III.

Dentro del Programa se ha financiado un proyecto a la UPCT, cinco proyectos de la Fundación para la Formación e Investigación Sanitarias de la Región de Murcia (FFIS), dos de la Universidad de Murcia (UMU) y uno de la Universidad Católica de San Antonio de Murcia (UCAM).

Entre las líneas de trabajo financiadas se encuentran el uso de herramientas de inteligencia artificial, la identificación de fármacos contra la enfermedad, el uso de técnicas CRIPSR en el tratamiento, la seguridad de las transfusiones, el estudio del efecto de la edad en la susceptibilidad a SARS-CoV-2, los mecanismos para reducir la inflamación pulmonar o la colaboración con el observatorio de evolución de la seropositividad a la enfermedad.

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