Este evento también conocido como 37 Congreso GEER, se celebró en el Palacio de Congresos de Valencia el 1 y 2 de junio.
La Sociedad Española de Columna Vertebral celebró el 1 y 2 de junio el 37 Congreso Nacional de la Sociedad Española de Columna Vertebral (GEER) en El Palacio de Congresos de Valencia, coincidiendo con su 40 aniversario. El congreso constó de un curso Pre-Congreso celebrado el 31 de mayo, dos jornadas completas (1 y 2 de junio), dos salas simultáneas y cuatro cursos satélites. Además, cabe destacar que todas las comunicaciones realizadas se han desarrollado bajo financiación europea.
Jhon Sáenz, ingeniero de IA de Lãberit y experto en imagen médica, junto al Dr. Julio Domenech, director del departamento de Cirugía Ortopédica y Traumatología de la Clínica Universitaria de Navarra, presentaron una solución de apoyo al diagnóstico en patología de la columna lumbar mediante técnicas de IA aplicadas a imágenes de resonancia magnética, desarrollado en el marco del proyecto ‘Medicina Personalizada & Big Data’ (MedP Big Data). Dicha presentación fue parte de la 9ª mesa redonda ‘Ciencias básicas II’ que tuvo lugar el viernes 2 de junio.
El proyecto MedP Big Data es fruto del trabajo conjunto del Servicio Canario de Salud y la Conselleria de Sanidad Universal y Salud Pública de la Comunidad Valenciana. Esta iniciativa pretende el desarrollo de soluciones innovadoras enmarcadas en tecnologías emergentes correspondientes a las áreas de conocimiento de la medicina personalizada, los grandes volúmenes de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje de las máquinas para proveer mejoras en la atención a los pacientes, la promoción de su salud, la prevención, el tratamiento y la rehabilitación.
Dicho proyecto consta de dos fases, de las cuales, Lãberit fue adjudicataria de la fase 1 implementando ocho casos de usos relacionados con técnicas de IA. Cinco de dichos casos fueron agentes conversacionales destinados a mejorar los hábitos de vida saludable de la población; centrándose en alimentación, ejercicio físico, soledad no deseada, estados de ánimo y adiciones. Y los tres restantes fueron modelos predictivos basados en la IA para la detección automática de hallazgos en informes clínicos, el apoyo al diagnóstico en patología lumbar y la predicción de ingresos en urgencias en función de la concentración de partículas en el aíre. La implementación de los casos de uso se desarrolló sobre la plataforma analítica IBM “Cloud Pack for Data”.
En la fase 2, iniciada en octubre de 2022 con fecha de finalización marcada para el 30 de junio de 2023, Lãberit participa en colaboración con GMV en los siguientes casos de uso:
- F2CU01 – Preconsulta inteligente
- F2CU02 – Monitorización domiciliaria de casos complejos.
- F2CU04 – Segmentación de pacientes en las patologías de mayor relevancia
- F2CU10 – Predicción de reingresos no programados en el mes siguiente al alta
- F1CU07 – Descripción de la fisiopatología del dolor lumbar mediante la aplicación de técnicas analítico-predictivas basadas en imagen médica con resonancia magnética
¿En qué consiste el F1-CU07?
El F1-CU07 consiste en la obtención de un informe automatizado sobre hallazgos patológicos en imágenes de resonancia magnética lumbar, orientado a permitir sistemas de recomendación y de toma de decisión que aporten a los profesionales de la medicina un apoyo complementario en su labor. Y, a su vez, también busca aumentar la eficiencia del sistema de salud con un mejor uso de los recursos sanitarios.
Gracias a esta iniciativa se genera un informe automático con más de 120 mediciones objetivas y cuantitativas que caracterizan las estructuras vertebrales y las patologías asociadas. El modelo predictivo detecta los siguientes hallazgos:
- Espondilolistesis: grado de desplazamiento y localización.
- Fractura vertebral: localización, tipo y grado.
- Tumor: metástasis o primario, localización.
- Grados de lordosis lumbar: de L1 a S1.
- Cambios de Modic: tipos y localización.
Cabe destacar que los resultados alcanzados en este proyecto superan el estado del arte en la detección de los hallazgos radiológicos de lordosis, fracturas vertebrales y cambios Modic.
