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TED2021-131951B-I00

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APRENDIZAJE PROFUNDO ESPACIO-TEMPORAL PARA LA PREDICCION DE LA RESPUESTA A TRATA...
APRENDIZAJE PROFUNDO ESPACIO-TEMPORAL PARA LA PREDICCION DE LA RESPUESTA A TRATAMIENTO EN DMAE LA GESTION DEL SEGUIMIENTO DE ENFERMEDADES CRONICAS DE ALTA PREVALENCIA, COMO LA DEGENERACION MACULAR ASOCIADA A LA EDAD (DMAE), SIGUE SIENDO UNO DE LOS RETOS SANITARIOS MAS PROBLEMATICOS, Y SE NECESITAN SOLUCIONES URGENTEMENTE. L... LA GESTION DEL SEGUIMIENTO DE ENFERMEDADES CRONICAS DE ALTA PREVALENCIA, COMO LA DEGENERACION MACULAR ASOCIADA A LA EDAD (DMAE), SIGUE SIENDO UNO DE LOS RETOS SANITARIOS MAS PROBLEMATICOS, Y SE NECESITAN SOLUCIONES URGENTEMENTE. LA TRANSFORMACION DIGITAL EN LA ASISTENCIA SANITARIA SE HA IDO CONSOLIDANDO EN LAS ULTIMAS DECADAS EN TODA EUROPA, CON UNA IMPLANTACION IRREGULAR EN LA ATENCION PRIMARIA FRENTE A LA HOSPITALARIA, O ENTRE DEPARTAMENTOS Y ESPECIALIDADES CLINICAS. SIN EMBARGO, LA IMPLANTACION DE SISTEMAS DE HISTORIAS CLINICAS ELECTRONICAS, PACS Y OTROS SISTEMAS INFORMATICOS HOSPITALARIOS NO IMPLICA UNA VERDADERA TRANSFORMACION, Y SOLO UN PROCESO DE REPLANTEAMIENTO DE NUESTROS SISTEMAS SANITARIOS QUE INTEGRE SOLUCIONES INNOVADORAS PUEDE GARANTIZAR UN SISTEMA DE ATENCION SANITARIA EFICAZ, RESILIENTE, ACCESIBLE Y EFICIENTE PROPORCIONANDO UNA ATENCION DE LA MAXIMA CALIDAD. EN ESTE CONTEXTO, LOS DEPARTAMENTOS DE OFTALMOLOGIA HAN ESTADO TIPICAMENTE A LA COLA DE LA TRANSFORMACION DIGITAL, Y HAN SIDO MUY DEPENDIENTES DE SOLUCIONES ESPECIFICAS DE PROVEEDORES SIN UNA CLARA INTEROPERABILIDAD CON OTROS DEPARTAMENTOS O ENTRE DISPOSITIVOS. ADEMAS, ESTAS LIMITACIONES HAN DIFICULTADO LA RECOGIDA DE DATOS Y LA INTEGRACION DE NUEVOS SISTEMAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA), POTENCIALMENTE DISRUPTIVOS EN EL FLUJO DE TRABAJO CLINICO. EN ESTE PROYECTO MULTIDISCIPLINAR QUEREMOS DAR UN PASO EN ESTE PROCESO DE REPLANTEAMIENTO A TRAVES DE LA PROPUESTA E INTEGRACION DE LA IA Y LA TRANSFORMACION DIGITAL EN LOS DEPARTAMENTOS DE OFTALMOLOGIA PROMOVIENDO UNA ATENCION PERSONALIZADA EN UNA ENFERMEDAD DE ALTA PREVALENCIA COMO ES LA DMAE, PRIMERA CAUSA DE PERDIDA DE VISION IRREVERSIBLE EN LA POBLACION ANCIANA DE LOS PAISES DESARROLLADOS. LA INTRODUCCION DEL TRATAMIENTO BASADO EN AGENTES ANTI-FACTOR DE CRECIMIENTO ENDOTELIAL VASCULAR (ANTI-VEGF) EN LA DMAE NEOVASCULAR HA SUPUESTO UN GRAN AVANCE EN LOS ULTIMOS AÑOS. SIN EMBARGO, EL GRAN NUMERO DE PACIENTES A TRATAR Y SU SEGUIMIENTO PERIODICO HA SUPUESTO UNA GRAN DEMANDA DE RECURSOS CON ENORMES COSTES Y ESFUERZOS Y EL CONSIGUIENTE RIESGO DE SATURACION DE LOS SERVICIOS. EN ESTE CONTEXTO, ESTE PROYECTO PROPONE DISEÑAR E IMPLEMENTAR UN NUEVO SISTEMA DE AYUDA A LA DECISION, BASADO EN METODOLOGIAS DISRUPTIVAS DE SEGMENTACION SEMANTICA Y PREDICCION ESPACIO-TEMPORAL BASADAS EN APRENDIZAJE PROFUNDO, PARA EL MANEJO Y SEGUIMIENTO OPTIMO DE TRATAMIENTOS ANTI-VEGF EN PACIENTES CON DMAE, USANDO CONJUNTOS DE DATOS BASALES Y LONGITUDINALES QUE COMBINEN INFORMACION MORFOLOGICA DE LA RETINA Y DATOS CLINICOS. ADEMAS, EL ESTUDIO DISEÑARA Y VALIDARA LA INTEGRACION DEL NUEVO SISTEMA DE APOYO A LA DECISION EN UN NUEVO FLUJO DE TRABAJO DE MONITORIZACION DIGITAL ESPECIFICO PARA PACIENTES CON DMAE. PARA SUPERAR LA BRECHA FRECUENTE EN MUCHOS PROYECTOS DE IA ENTRE EL DESARROLLO Y LA INTEGRACION DE LAS HERRAMIENTAS DE IA EN LA PRACTICA OFTALMOLOGICA, HEMOS DISEÑADO UN PROYECTO CONSIDERANDO DESDE EL PRINCIPIO LAS NECESIDADES Y LOS OBJETIVOS CLINICOS DEL SISTEMA DE IA GRACIAS A UN ENFOQUE Y EQUIPO MULTIDISCIPLINAR CON MIEMBROS DEL DEPARTAMENTO DE OFTALMOLOGIA DEL HOSPITAL GENERAL UNIVERSITARIO GREGORIO MARAÑON. CREEMOS QUE LAS NUEVAS METODOLOGIAS Y HERRAMIENTAS PROPORCIONADAS POR ESTE PROYECTO AYUDARAN A ABRIR NUEVAS PUERTAS PARA EL DESARROLLO DE FENOTIPOS DE IMAGEN QUE PUEDEN PROPORCIONAR UNA CARACTERIZACION PERSONALIZADA MAS DETALLADA DE LA ENFERMEDAD Y QUE SUPONGA UN AVANCE EN LA MEDICINA DE PRECISION. MAGENES BIOMEDICAS\TOMOGRAFIA OPTICA COHERENTE\DEGENERACION MACULAR ASOCIADA A LA EDAD\DEGENERACION APRENDIZAJE AUTOMATICO\PROCESAMIENTO DE IMAGENES ver más
01/01/2021
UPM
135K€
Perfil tecnológico estimado

Línea de financiación: concedida

El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2021-01-01
Presupuesto El presupuesto total del proyecto asciende a 135K€
Líder del proyecto
UNIVERSIDAD POLITÉCNICA DE MADRID No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.
Total investigadores 3944