‘La inteligencia artificial (IA) es el futuro de la atención médica’, investigación pionera de Angel Alberich-Bayarri

'La inteligencia artificial (IA) es el futuro de la atención médica', investigación pionera de Angel Alberich-Bayarri

Al arrojar luz sobre cómo la inteligencia artificial (IA) podría ayudar en la identificación automática de coronavirus durante el seminario web de conexión organizado por la Sociedad Europea de Radiología (ESR), Angel Alberich-Bayarri presentó algoritmos únicos que podrían ayudar a extraer biomarcadores de datos de imágenes para los médicos .

Angel es uno de esos investigadores médicos que están contribuyendo activamente al movimiento de cerrar la brecha entre la atención médica y la IA. Además de aparecer en seminarios web y sesiones, Angel está desempeñando un papel clave en la innovación del campo de las imágenes médicas y los biomarcadores de imágenes.

Es un defensor de la IA y cree que esta tecnología será el futuro de la atención médica, incluido el campo de las imágenes médicas. Es un destacado investigador en el campo de las imágenes médicas, que se desempeña como investigador colaborador en el Grupo de Investigación de Imágenes Biomédicas en el Instituto de Investigación en Salud La Fe. Angel es también el fundador y director ejecutivo de Quantitative Imaging Biomarkers in Medicine (QUIBIM).

Tener un doctorado. Angel es ingeniero biomédico e investigador médico español en Ingeniería Biomédica por la Universidad Politécnica de Valencia (UPV). Su objetivo es aportar soluciones innovadoras al campo de la imagenología médica y garantizar un alto grado de precisión en el diagnóstico.

Sentando las bases de QUIBIM

Ángel Alberich-Bayarri, nacido en Benicarló el 9 de febrero de 1984, fundó sus investigaciones en imagen médica cuando cursaba la carrera de Ingeniero de Telecomunicación por la Universidad Politécnica de Valencia. Tras darse cuenta de que su interés radicaba en el campo de la tecnología de imagen médica, entró en contacto con el director de imagen médica de La Fe y la clínica Quirón, Dr. Luis Martí-Bonmatí.

En colaboración con el Dr. Luis, Angel comenzó a investigar técnicas de análisis de imágenes. Durante este tiempo, también realizó un curso de “Ingeniería en Salud”, que imparte la Universidad Complutense de Madrid.

Tras finalizar su carrera, decidió trabajar como investigador a tiempo parcial en el Instituto de Investigaciones Sanitarias La Fe en radiología experimental. Trabajó activamente en su investigación y ese mismo año comenzó a sentar las bases de QUIBIM. La empresa era una spin-off del Instituto de Investigaciones Sanitarias La Fe de Valencia.

Poco después de que se estableciera la empresa, Angel encontró a su primer cliente que pertenecía a los Estados Unidos. En un año, QUIBIM fue elegida para la tercera edición de la aceleradora Lanzadera. El objetivo principal de esta empresa era innovar el panorama de las imágenes médicas. Según Angel, “QUIBIM logra” traducir “esta información” oculta “a un” lenguaje de medición “y crear mapas paramétricos para representar la enfermedad”.

Con el concepto de biopsias virtuales, Angel no pretende reemplazar las metodologías tradicionales. Afirma que “System no pretende, al menos por el momento, reemplazar las biopsias tradicionales, sino complementarlas”.

En la actualidad, el enfoque de este ingeniero biomédico es “acelerar la automatización de su sistema (QUIBIM)”.

Esfuerzos en la lucha contra COVID-19

Ángel Alberich-Bayarri se ha desempeñado como coordinador corporativo de la Unidad de Ingeniería Biomédica de los 20 hospitales del Grupo Hospitalario Quirón. Sus esfuerzos por innovar en imágenes médicas le han valido una posición destacada entre los innovadores en el cuidado de la salud.

No solo esto, Angel también se ha esforzado por ayudar al mundo a combatir el brote de coronavirus. Entre febrero y marzo, QUIBIM fue contactado por dos radiólogos interesados ​​en unir esfuerzos para desarrollar un sistema que pudiera ayudar al país a combatir eficazmente la pandemia.

Bajo el liderazgo de Angel, el equipo de QUIBIM creó una red neuronal de aprendizaje profundo tanto para rayos X como para análisis de TC de COVID-19. El sistema, cuya primera versión se diseñó en solo una semana, podía analizar una tomografía computarizada en 20 segundos. Lo mejor de este sistema era que podía indicar el índice de similitud con el de la prueba realizada para detectar COVID-19.

Afirmó: “Este sistema no es la puerta al diagnóstico, pero es clave porque determina la afectación”. Mientras le decía a la gente que su sistema no era una herramienta de diagnóstico, ya que no había pasado las certificaciones necesarias, afirmó: “Prometemos dejarlo gratis y abierto a la comunidad científica para que el algoritmo pueda volver a capacitarse con nuevos casos”.

El sistema aceptó una radiografía de tórax e incluso una tomografía computarizada. Después de analizar las radiografías y las tomografías computarizadas, les dijo a los usuarios qué tan cerca estaba de COVID-19. Según Angel, este sistema, impulsado por IA, es para la “primera detección”. El sistema no dio el diagnóstico final, pero determina si un paciente necesita ingreso en un hospital o en la UCI.

Su trabajo y esfuerzo han llamado la atención desde el principio. Mientras completaba su doctorado, su tesis, que giraba en torno a las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC), recibió el título de mejor doctorado. tesis en 2012. Al año siguiente, Angel recibió el Premio Pro-Academia. También fue galardonado a la mejor contribución científica en oncología en el European Radiology Award. El ingeniero biomédico español ha publicado más de sesenta artículos en revistas indexadas.

Este investigador médico de 36 años, que se enlistó como uno de los Innovadores menores de 35 años del MIT en 2015, ha publicado más de 20 capítulos de libros en el campo de la radiología, la ingeniería biomédica y la ciencia de datos. No se puede pasar por alto el papel de Angel Alberich-Bayarri en acercar la atención médica y la IA.

¿Tienes alguna idea sobre esto? Háganos saber más abajo en los comentarios o lleve la discusión a nuestro Twitter o Facebook.

Recomendaciones de los editores:

0 Shares