Deeplearning para impulsar el sector sanitario

Inteligencia Artificial y deeplearning al cuidado de la salud

Los centros de salud cuentan con profesionales sanitarios formados, pero en la actualidad sigue existiendo una baja inversión tecnológica en el sistema sanitario.

A partir de los datos que se generan y la información biomédica, se pueden aplicar técnicas de IA. Con el análisis de imágenes médicas, los expertos pueden interpretar mejor las enfermedades y su desaparición en cada caso.

En la actualidad, aún se utilizan muchos métodos tradicionales y manuales. Sin embargo, ya se ha estudiado que el uso de la tecnología, como la tendencia actual a unir la computación de altas prestaciones (High Performance Computing, HPC), mejora la calidad de vida de los pacientes y ayuda a los expertos a diagnosticar enfermedades.

Con las tecnologías de big data, así como la aplicación de deep learning (DL),  se promueven soluciones innovadoras, hacia un sistema sanitario más eficaz, beneficiando tanto a la población como al uso de recursos públicos.

La clave de la IA para atender las necesidades del sistema sanitario.

El proyecto DeepHealth, es liderado por Jon Ander Gómer (UPVSolver ML)  y Mónica Caballero (Everis), financiado por el programa Horizonte 2020 de la Unión Europea.

Aborda necesidades reales del sistema sanitario con la intención de facilitar el trabajo diario al personal sanitario y a los expertos en IT en el uso de procesado de imágenes y el entrenamiento de modelos predictivos.

Deeplearning en el Horizonte 2020

Este proyecto tiene como objetivo impulsar las aplicaciones biomédicas para la salud (DeepHealth).  Está financiado por la CE bajo el tema ICT-11-2018-2019 “Aplicaciones y bancos de pruebas a gran escala habilitados para HPC y Big Data”.

DeepHealth es un proyecto con fecha de finalización prevista en 3 años, que se inició a mediados de enero de 2019 y se espera concluido en diciembre de 2021.

El objetivo es ofrecer un marco unificado completamente adaptado para explotar arquitecturas heterogéneas subyacentes de HPC y Big Data; utilizando técnicas de Deep Learning y Computer Vision.

En particular, se combinarán infraestructuras de Computación de alto rendimiento (HPC) con técnicas de DeepLearning.

Se requiere el análisis de conjuntos de datos biomédicos grandes y complejos y, por lo tanto, formas nuevas y más eficientes. de diagnóstico, seguimiento y tratamiento de enfermedades.

Open Access Government, ISSN 2516-3817 / October 2019 Páginas 418-419

Proyecto DeepHealth

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