IBV investiga en la mejora de productos y servicios sanitarios para la reconstrucción articular y ósea con técnicas de Inteligencia Artificial

El Instituto de Biomecánica (IBV) investiga en la mejora de productos y servicios para la reconstrucción articular y ósea en el proyecto RECBONE, cofinanciado por el IVACE de la Generalitat Valenciana y los Fondos FEDER, mediante técnicas de Inteligencia Artificial (IA) aplicadas a imágenes médicas.

Para garantizar la seguridad y el buen funcionamiento de los productos sanitarios que llegan al mercado, IBV investiga el ciclo de vida completo de estos productos, desde el diseño, el desarrollo y la fabricación hasta su evaluación y certificación. De esta manera, los resultados de este trabajo permitirán que empresas de ámbitos como los de la cirugía ortopédica y traumatológica (COT), o la maxilofacial, cumplan con los exigentes requerimientos del reglamento de producto sanitario (MDR, por sus siglas en inglés).

Con ello se pretende, en palabras del director del Área de Salud del IBV Carlos Atienza, “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”.

Detección y clasificación de lesiones con IA

Los procesos de diagnóstico, en concreto los basados en la detección de lesiones y el reconocimiento de formas, mediante el uso de la Inteligencia Artificial, es una de las principales líneas que aborda el proyecto. En este sentido, el Instituto de Biomecánica ha elaborado metodologías para el precribado de imágenes médicas. Para ello, ha colaborado con la compañía de servicios médicos Eresa, que cuenta con especialistas clínicos capaces de proveer segmentaciones manuales que sirvan como test de referencia de máxima fiabilidad para el entrenamiento de redes neuronales.

Esta aplicación 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”.

Para disponer de redes mejor entrenadas y con mejores tasas de acierto, IBV está llevando a cabo una ampliación de casos clínicos reales. Y es que, según explica Atienza, “uno de los puntos cruciales en el entrenamiento de redes que diferencian las imágenes de pacientes que presentan patologías de las de pacientes sanos es precisamente la cantidad de imágenes que la red emplea para aprender”.

Asimismo, IBV está impulsando la puesta a punto de una metodología para el reconocimiento de formas osteoarticulares, que se basa también en técnicas de IA, empleando redes como la U-net, ampliamente validada para la segmentación de imágenes, que permite una mejor detección y clasificación de determinadas lesiones en zonas específicas del cuerpo.

En concreto, la base de datos que se está construyendo está centrada en imágenes de resonancia magnética de rodilla para la detección de lesiones de menisco. Actualmente, el Instituto trabaja en la mejora de estas metodologías de forma global, para que puedan ser aplicadas a cualquier base de datos según la zona y las lesiones que se deseen cribar.

Impacto en el sector sanitario

Conseguir un impacto positivo en el ámbito de la Salud es el principal objetivo de estas investigaciones. Por ello, a lo largo de la ejecución del proyecto han participado diversas empresas de este sector de la Comunitat Valenciana, como son Exploraciones radiológicas especiales, S.L., Surgival, Desarrollos biomecánicos Innovasan, Fresdental innovación y manufacturas, Industria Médica Alicantina, Biovac España y Biomet 3i Dental Ibérica, que podrán beneficiarse de los resultados de las investigaciones desarrolladas.

El proyecto RECBONE (IMDEEA/2021/20) ha sido financiado por el programa 2021 de ayudas del Instituto Valenciano de Competitividad Empresarial (IVACE) dirigido a centros tecnológicos de la Comunitat Valenciana para el desarrollo de proyectos de I+D de carácter no económico realizados en cooperación con empresas, cofinanciado por la Unión Europea a través del Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER).