Descripción del proyecto
SEGUN LA ORGANIZACION MUNDIAL DE LA SALUD, UNO DE CADA TRES CANCERES DIAGNOSTICADOS EN EL MUNDO ES UN CANCER DE PIEL Y, DESAFORTUNADAMENTE, SU INCIDENCIA GLOBAL CONTINUA CRECIENDO, ASI, LA CARGA DE TRABAJO DE LOS DEPARTAMENTOS DE ANATOMIA PATOLOGICA ESTA CRECIENDO EXPONENCIALMENTE DEBIDO AL NUMERO CRECIENTE CASOS DE CANCER Y PROGRAMAS DE CRIBADO, SE ESTIMA QUE LA DEMANDA DE ANALISIS DE BIOPSIAS CRECERA HASTA EL 50% EN LOS PROXIMOS 5 AÑOS EN ALGUNAS REGIONES DE EUROPA,ESTE PROYECTO CONSTITUYE UN ESFUERZO COORDINADO ENTRE GRUPOS DE INVESTIGACION DE LA UNIVERSITAL POLITECNICA DE VALENCIA, LA UNIVERSIDAD DE GRANADA, EL HOSPITAL CLINICO UNIVERSITARIO DE VALENCIA Y EL HOSPITAL UNIVERSITARIO SAN CECILIO DE GRANADA, CON EL PROPOSITO DE DESARROLLAR UN SISTEMA ROBUSTO DE AYUDA A DIAGNOSTICO BASADO EN TECNICAS DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL CAPAZ DE CLASIFICAR 7 TIPOS DE NEOPLASIAS CUTANEAS DE CELULAS FUSIFORMES USANDO IMAGENES HISTOLOGICAS, DICHAS NEOPLASIAS SON DIFICILES DE DIAGNOSTICAR Y RELATIVAMENTE COMUNES: EL CARCINOMA CUTANEO DE CELULAS ESCAMOSAS ES EL SEGUNDO CANCER DE EPIDERMIS MAS COMUN, REPRESENTANDO DEL 20 AL 50% DE LOS CANCERES DE PIEL Y EL MELANOMA DE CELULAS FUSIFORMES DEL 3 AL 14% DE LOS CASOS DE MELANOMA, EN ESPAÑA, LA INCIDENCIA DEL CARCINOMA DE CELULAS BASALES Y EL CARCINOMA DE CELULAS ESCAMOSAS ES DE 116,380 Y 17,480 CASOS POR AÑO, RESPECTIVAMENTE,EL SISTEMA SERA ROBUSTO, YA QUE ESTARA BASADO EN EL USO DE IMAGENES PROVENIENTES DE DIFERENTES DISPOSITIVOS Y TINTADAS USANDO TINTES DE DISTINTOS DISTRIBUIDORES Y SE BASARA EN LA ANOTACION DE UNA GRAN CANTIDAD DE IMAGENES HISTOLOGICAS, TAREA QUE NO PUEDE SER REALIZADA POR UN SOLO PATOLOGO, POR LO QUE DIFERENTES PATOLOGOS EXPERTOS Y PATOLOGOS EN FORMACION (CON DIFERENTES NIVELES DE EXPERIENCIA) ANOTARAN SUBCONJUNTOS SUPERPUESTOS DE IMAGENES, EL SISTEMA TENDRA QUE APRENDER DE UN AMPLIO Y RUIDOSO CONJUNTO DE ANOTACIONES, DEBIDO A LA DIFICULTAD DE DIFERENCIAR ESTAS 7 NEOPLASIAS QUE HACE DIFICIL UN CONSENSO EN LOS DIAGNOSTICOS, SIENDO NECESARIO UTILIZAR TECNICAS DE CROWDSOURCING, EL PROYECTO INVESTIGARA CONJUNTAMENTE: COMO PREPROCESAR Y ESTANDARIZAR EFICIENTEMENTE LAS IMAGENES HISTOLOGICAS, COMO EXTRAER SUS CARACTERISTICAS MAS SIGNIFICATIVAS DE LAS REGIONES DE INTERES SELECCIONADAS AUTOMATICAMENTE Y COMO ENCONTRAR EL MEJOR MODELO SUPERVISADO Y SEMI-SUPERVISADO QUE USE ESTAS CARACTERISTICAS PARA DIAGNOSTICAR UTILIZANDO ESTRATEGIAS DE CROWDSOURCING, LAS AREAS DE INVESTIGACION DEL PROYECTO, QUE SON DE INTERES GENERAL PARA LA COMUNIDAD CIENTIFICA, AYUDARAN A ABORDAR EL RETO "SALUD, CAMBIO DEMOGRAFICO Y BIENESTAR",SE ESPERA TENER UN IMPACTO SOCIAL Y ECONOMICO A VARIOS NIVELES, LOS HOSPITALES QUE PARTICIPAN EN LA PROPUESTA SE BENEFICIARAN DE UNA SOLUCION DE IA QUE AYUDARA A REALIZAR UN DIAGNOSTICO PRECISO Y RAPIDO, ADEMAS, EL TRABAJO DE PATOLOGOS EXPERTOS Y PATOLOGOS EN FORMACION HARA POSIBLE LA ANOTACION DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS A PESAR DEL TIEMPO LIMITADO DISPONIBLE DE ESPECIALISTAS MEDICOS, LO CUAL DARA COMO RESULTADO SISTEMAS FIABLES QUE AYUDARAN A MEJORAR EL ENTRENAMIENTO DE LOS PATOLOGOS EN FORMACION, EL SISTEMA PODRIA SER INSTALADO O UTILIZADO DE FORMA REMOTA POR OTROS HOSPITALES ESPAÑOLES EN EL FUTURO, LO QUE ABRIRIA LA PUERTA A UNA NUEVA FORMA DE COLABORACION ENTRE LOS DEPARTAMENTOS DE ANATOMIA PATOLOGICA A NIVEL NACIONAL,EN RESUMEN, EL PROYECTO REPRESENTA UN ESFUERZO COORDINADO PARA RESOLVER PROBLEMAS INTERESANTES Y DESAFIANTES DE INTERES SOCIAL, MEDICO Y CIENTIFICO, NEOPLASIAS CUTANEAS DE CELULAS FUSIFORME\IMAGENES HISTOPATOLOGICAS\INTELIGENCIA ARTIFICIAL\AYUDA AL DIAGNOSTICO\EXTRACCION DE CARACTERISTICAS\CLASIFICACION CON CROWDSOURCING\MEJORA DE IMAGENES\DETECCION DE REGIONES DE INTERES