RENÉ Sistema de detección de patologías diversas

Mediante la IA (Inteligencia Artificial) se busca ayudar e incrementar la capacidad de los profesionales y tecnicos en radiologia, ya que sus diagnósticos se basan en imágenes que han analizado durante su carrera médica.

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presentamos a RENÉ

Desde DawaSoft estamos sumamente contentos con la posibilidad de presentarles a RENÉ, nuestro nuevo proyecto. Se basa en la creación de un modelo de clasificación de imágenes de diagnóstico que presenten diferentes patologías, con el fin de realizar un pre-diagnóstico de la imagen para definir una precondición de dicho estudio, tanto para una mejor evaluación o para orientar el tratamiento según postcondición de diagnóstico. RENÉ utiliza modelos entrenados con AI (inteligencia artificial) y se encuentra en la fase de análisis y desarrollo orientado a un modelo SAAS.

IA evoluciona rápidamente

A medida que las capacidades de IA evolucionan rápidamente, es vital escalar de la experimentación hacia la implementación. Para esto, utilizamos más de 2.600 imágenes de ecografías mamarias y más de 8.000 imágenes de Rx, en ambos casos junto a sus diagnósticos. RENÉ, nuestro modelo entrenado, servirá para acelerar los tiempos de diagnóstico, generando una detección temprana de anomalías (si existieran), mejorando el abordaje integral del cuidado de las personas. Es sumamente importante destacar el rol de la tecnología, ya que no es un tomador de decisiones, sino que es una herramienta complementaria para quien define el diagnóstico y determina el tratamiento: el médico. .

Utilizamos un modelo básico y diferentes modelos preentrenados, para ayudar a clasificar los datos de las imágenes de diagnóstico. Este concepto se denomina aprendizaje por transferencia. La idea es que el modelo aún podrá detectar bordes y otras características basándose en el conocimiento que obtuvo al resolver un problema anterior. Nuestro modelo propuesto se basa en la arquitectura del modelo pre-entrenado Xception con el cual, con los diferentes entrenamientos y modelos, obtuvimos un mejor nivel de confianza y un menor coeficiente de pérdida.

Mediante el uso y el reentrenamiento continuo de RENÉ, las tareas habituales de interpretación de imágenes médicas pueden automatizarse para contribuir como herramienta complementaria al trabajo del profesional, acelerando los tiempos del diagnóstico e incrementando la productividad.

Rene

entrena, aprende y resuelve

RENÉ entrena, aprende y resuelve. Puede realizar grandes análisis de datos (Big Data) en segundos, y poner su conclusión al servicio del tomador de decisiones. Permite reconocer patrones complejos que pueden escaparse a la mirada humana. Aprende por imitación, donde deberemos prestar especial atención en evitar “sesgos” en los modelos a entrenar. Los datos recolectados y los resultados obtenidos son seguros e imparciales.

El desarrollo de tecnologías asociadas a la inteligencia artificial (IA) con aplicaciones específicas para la medicina, representa una nueva perspectiva que permitirá reducir los tiempos, los costos y los posibles errores humanos dentro de la línea de atención de las personas, al momento de su diagnóstico y posterior tratamiento. El reconocimiento de imágenes es un campo nuevo, emocionante y muy entretenido. Como concepto, podemos encontrar muchas aplicaciones importantes que van desde el servicio de entrega, el procesamiento de pagos y la seguridad pública. Nuestro objetivo fue tomar el reconocimiento de imágenes y aplicarlo a las imágenes de diagnóstico médico (RX, Tomografías, Ecografías, etc.) para poder informar un pre-diagnóstico para la toma de decisiones, a la hora de avanzar con un tratamiento médico. Si bien este modelo, tal como señalamos, se encuentra en una etapa inicial de análisis y desarrollo con imágenes de RX y Ecografías, en estos estudios preliminares podemos destacar la factibilidad de reconocimiento de enfermedades, pudiendo fortalecer el mismo, retroalimentando el modelo con nuevas imágenes. Cabe destacar que no solo se pueden analizar imágenes, sino también videos (DICOM y no DICOM) obtenidos de diversos equipos médicos (Rx, Ecografía, Resonancia, Tomografía, Angiografía, entre otros). La potencialidad de una herramienta de este tipo hoy en día no tiene límites ya que se visualizan actualmente un sinfín de oportunidades de aplicación, teniendo la posibilidad actual de ser algo totalmente innovador. Aunque parezca irónico, estamos convencidos que la utilización de la tecnología (como la IA) al servicio de la salud, podrá generar una atención más humana y de mayor calidad.