Desarrollo de estrategias de visión artificial y aprendizaje automático para la integración de imágenes multimodales con datos clínicos y moleculares en enfermedades reumáticas
Description: En este proyecto se aplicarán técnicas de bioinformática, concretamente en el campo de la inteligencia artificial, para desarrollar métodos destinados a mejorar el diagnóstico y el seguimiento de la progresión de los pacientes con artrosis de rodilla y de manos. Para ello se utilizarán imágenes radiográficas (Rx) y de resonancia magnética (RM) de las cohortes OAI y PROCOAC, a las que el grupo ya tiene acceso. La información obtenida del análisis en profundidad de las imágenes se integrará con los correspondientes datos epidemiológicos, clínicos y de carácter molecular de los que ya se dispone para generar modelos predictivos que categoricen el estado del sujeto. En particular, estas herramientas permitirán mejorar la detección de los primeros estadios de la enfermedad mediante la identificación de estructuras biomarcadoras (diagnóstico temprano) y realizar un seguimiento más preciso de los pacientes (progresión), identificando aquellos con más probabilidades de experimentar una progresión más rápida de la enfermedad (progresores rápidos). Por lo tanto, este proyecto resultará en una mejora significativa en la calidad asistencial a estos pacientes y, contribuirá a la modernización tecnológica del SNS aprovechando el gran poder de análisis de las tecnologías de la información emergentes y el potencial infrautilizado de la ingente cantidad de datos médicos que ya obran en poder del sistema sanitario.
Funder: Instituto de Salud Carlos III
Amount: €279,500
Funding type: grant
Start date: 2023-01-01
End date: 2025-06-30
Investigator: Blanco Garcia Francisco Javier
Institution: FUNDACION PUBLICA GALLEGA DE INVESTIGACION BIOMEDICA INIBIC
Funded outputs count: 5
Funder award ID: PMPTA22/00115
OpenAlex ID: G5280505116