Descripción del proyecto
Este proyecto de doctorado tiene como objetivo desarrollar nuevas herramientas basadas en inteligencia artificial, más concretamente aprendizaje automático y aprendizaje profundo, para la interpretación y seguimiento de enfermedades reumatológicas fundamentalmente e inicialmente a partir de técnicas de imagen basadas en radiología simple y posteriormente añadiendo datos clínicos de soporte.
En una primera fase, se plantea el estudio de la interpretación de radiografías del aparato locomotor -especialmente manos, pies, rodillas, caderas y columna- con el fin de determinar el grado de normalidad e identificar de forma automatizada posibles patologías o alteraciones estructurales, tanto benignas como malignas.
Posteriormente, se prevé el desarrollo de modelos de IA avanzados para la detección de cambios estructurales, ya sean establecidos como incipientes, avanzando en la capacidad de detección precoz de estas lesiones y pudiendo realizar un seguimiento. Este reto incluye la segmentación automática de articulaciones pequeñas (como las manos y pies). Paralelamente, se propone integrar la información radiológica con biomarcadores clínicos y analíticos para establecer un marco de análisis multimodal que permita una mayor caracterización del estado de la enfermedad.
En una tercera etapa, el proyecto se orienta a la evaluación de la progresión y la respuesta al tratamiento mediante radiografías, con el desarrollo de modelos de IA capaces de automatizar la cuantificación del daño estructural y realizar un seguimiento. Además, se busca generar sistemas predictivos que, combinando imagen e historia clínica, puedan anticipar la respuesta de los pacientes a terapias tanto convencionales como biológicas.
Por último, se trabajará en la implementación de mecanismos de IA para la lectura automatizada de índices reumáticos, con el objetivo de facilitar el seguimiento longitudinal de los pacientes y contribuir a la personalización de las estrategias terapéuticas. De esta forma se conseguiría implementar en práctica clínica todos aquellos índices de imagen que se han utilizado en ensayos clínicos y en investigación en general y que han demostrado su validez en el seguimiento de los pacientes pero que no son aplicables en el día a día de la consulta convencional, por cuestiones de tiempo. Sería un paso hacia la atención de excelencia.
Este proyecto aspira a establecer una línea de investigación traslacional, ubicada en la intersección entre la reumatología, la radiología y la inteligencia artificial, con un fuerte impacto potencial tanto en la práctica clínica como en el diseño de futuros tratamientos personalizados, priorizando el seguimiento de excelencia y la identificación de individuos a riesgo de progresión; avanzando hacia una medicina de precisión.
Los centros implicados en este proyecto de investigación son el Hospital Universitario Parc Taulí, el Instituto de Investigación e Innovación del Parc Taulí (I3PT) y el Centro de Visión por computador de la Universidad Autónoma de Barcelona.
