El proyecto Wireless Capsule Endoscopy Diagnosis by AI, liderado por investigadores de la Universidad de Barcelona (UB) y finalista del Mobile World Scholar Challenge 2019 en la categoría de aprendizaje profundo (deep learning), «es una investigación aplicada en que se ha desarrollado una solución de inteligencia artificial escalable para acelerar significativamente el proceso de inspección del tracto gastrointestinal mediante una cápsula endoscópica», explica Santi Seguí, investigador del Departamento de Matemáticas e Informática (DMI) de la UB. El trabajo lo ha realizado el grupo DataScience@UB. Mediante el uso de técnicas de aprendizaje profundo, una computadora puede inspeccionar cientos de miles de imágenes en pocos minutos y seleccionar las que presentan anomalías.
«El avance tecnológico de esta solución es la reducción del tiempo —actualmente, unas cuantas horas— y los costes de análisis para el diagnóstico, ya que no se necesitan profesionales especializados ni instalaciones complejas», señala Jordi Vitrià, también investigador del DMI. Actualmente, el cribado del cáncer colorrectal es costoso, invasivo e intensivo en recursos humanos, y se considera una herramienta de detección poco adecuada para ser aplicada a la población. El uso de la cápsula de vídeo endoscópica en el colon se presenta como una prueba alternativa de cribado colorrectal y las comparativas indican que puede llegar a un nivel de funcionamiento comparable al de un experto humano.
Además, concluye Vitrià, «la incorporación de este sistema de inteligencia artificial democratiza el acceso al cribado, porque facilita que tantos pacientes como sea posible se puedan beneficiar de la detección precoz de enfermedades graves».
