22 de octubre de 2019

La IA de Transmural Biotech permite un diagnóstico más rápido de complicaciones maternofetales

La IA de Transmural Biotech permite un diagnóstico más rápido de complicaciones maternofetales
Presentación de las innovaciones de Transmural Biotech - TRANSMURAL BIOTECH

MADRID, 22 Oct. (EUROPA PRESS) -

La inteligencia artificial (IA) desarrollada por Transmural Biotech, la compañía biotecnológica participada de forma mayoritaria por ASISA, permite un diagnóstico más rápido de complicaciones maternofetales, según ha dado a conocer en las jornadas 'FetalmedPhD Summer School 2019', organizadas por el grupo de investigación BCNatal Fetal Medicine Research Center y la Universidad de Barcelona.

De hecho, en el encuentro, el ingeniero informático en IA de Transmural Biotech y especialista en desarrollar métodos de diagnóstico a partir de tecnologías de análisis de imagen de última generación, Xavier P. Burgos-Artizzu, ha explicado explicó uno de los proyectos más ambiciosos en el campo de la medicina fetal: el proyecto 'Cellex' para el desarrollo de nuevas tecnologías de alta precisión en medicina y cirugía fetal.

Gracias al apoyo de la Fundación Cellex, el proyecto ha reunido durante tres años (2016-2019) a 'biotechs', como Transmural Biotech, con universidades y centros de investigación de prestigio, como la Universitat de Barcelona (UB), la Universitat Pompeu Fabra (UPF), el Instituto de Ciencias Fotónicas (ICFO), el Instituto de Bioenginería de Catalunya (IBEC) y el Institut Químic de Sarrià (IQS) .

Asimismo, el experto ha comentado que uno de los objetivos actuales en investigación y desarrollo de la compañía es profundizar en el conocimiento de cerebros fetales mediante la clasificación y segmentación detallada de todas las imágenes que se recolectan de los 3 planos axiales más importantes (transtalámico, transventricular y transcerebelar) con la ayuda de investigadores clínicos expertos. Al mismo tiempo, pretende investigar si la edad gestacional del feto puede predecirse a través de ecografías del cerebro fetal de forma automática y más precisa que mediante las técnicas convencionales (biometrías manuales).

Para avanzar en estos objetivos, Burgos-Artizzu ha comentado que el punto de partida ha sido el desarrollo de la infraestructura necesaria para crear un banco de imágenes maternofetales único, que clasifica y organiza todas las imágenes ecográficas realizadas durante el seguimiento rutinario del embarazo de todas las pacientes y bebés de los hospitales Clínic de Barcelona y el Hospital San Juan de Dios.

De hecho, en un año se han recolectado más de 300.000 ecografías maternofetales y todas ellas se han relacionado con sus datos clínicos (cumpliendo "estrictamente "con las regulaciones sobre protección de datos vigentes) para facilitar su posterior uso por parte de los investigadores.

Gracias a este "alto volumen" de imágenes ecográficas, Transmural Biotech ha desarrollado una red neuronal artificial capaz de detectar planos maternofetales de forma automática con la misma precisión que un humano (técnico de laboratorio), con la ventaja de que es 25 veces más rápida. También ha desarrollado redes neuronales artificiales capaces de segmentar correctamente el tórax y el cerebro fetal a partir de ecografías.

Con estas investigaciones, Transmural Biotech avanza en su especialización en el desarrollo de tecnologías de análisis y procesado de imagen y la aplicación de técnicas de IA para llegar a nuevas conclusiones hasta ahora inéditas. Estos avances permiten desarrollar soluciones biotecnológicas que aplicadas al campo de la medicina permiten un "mejor" diagnóstico y tratamiento de los pacientes y "colaboran al desarrollo de una medicina preventiva, personalizada, no invasiva, rápida y eficiente".

Entre esas iniciativas destaca 'QuantusFLM', el primer test basado en el uso de IA que permite predecir el riesgo de morbilidad respiratoria neonatal (MRN), una de las principales causas de mortalidad en nacimientos prematuros, a través del análisis de una ecografía y, por lo tanto, de forma completamente no invasiva, segura para el paciente y totalmente fiable.

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