Herramienta de Screening, estratitificación y diagnóstico de patología cardiaca a partir de Inteligencia Artificial
Objetivos
Determinar la asociación entre el fenotipo de cada paciente y las principales variantes biométricas, para desarrollar un algoritmo de estratificación de pacientes en relación al pronóstico de la progresión de la aterosclerosis coronaria.
Identificación de marcadores de imagen no invasivos de la vulnerabilidad de la placa coronaria, gracias al uso de la radiómica, valiéndose del volumen de datos biométricos, en especial en las imágenes.
¿Por qué se desarrolla?
Darle un nuevo enfoque para el diagnóstico y pronóstico de placa aterosclerótica en pacientes con dislipemia sin tratamiento o en tratamiento con estaninas mediante imagen CT de doble energía.
Se aprovecharán el volumen de imágenes generadas y la información clínica recopilada en herramientas de Machine Learning para generar un modelo basado en análisis de texturas que permita discriminar entre placas de alto y bajo riesgo.
Fases Innovaciones tecnológicas
INNOVACIÓN I
Tomografía Computerizada de doble energía
INNOVACIÓN II
Radiómica
INNOVACIÓN III
Inteligencia Artificial aplicada al cálculo de riesgo de progresión sobre fenotipos de pacientes.
Socios
Resultados
PRODUCTOS
- Prototipo de aplicativo programado en Python/R, capaz de realizar una estratificación y score de riesgo de progresión de placa de aterosclerosis.
- Nuevos algoritmos de análisis de imagen médica, capaces de aportar una caracterización de la placa aterosclerótica a partir de imagen médica
TECNOLOGÍA
- Big Data en la medición retrospectiva y prospectiva de grandes volúmenes de datos y aplicación de la Inteligencia Artificial aplicada al análisis de los fenotipos de pacientes.
- Desarrollo de la tecnología Radiómica.