
N2B2: Un sistema per optimitzar el sistemes de calefacció i refrigeració amb control predictiu
22 de gener de 2024BEACON: Disseny i construcció d’una prova de concepte de LIDAR per al seu ús en vehicles autònoms submarins
30 de gener de 202425/01/2024
Un equip multidisciplinari en el qual participen el Servei de Microbiologia de l’Hospital Universitari Vall d’Hebron, el grup de recerca de Microbiologia del Vall d’Hebron Institut de Recerca (VHIR), el grup de recerca en Biologia Computacional i Sistemes Complexos (BIOCOM-SC UPC), el Grup de Processament d’Imatge i Vídeo (GPI) i el grup de recerca de Tecnologies de Bases de Dades i Gestió de la Informació (DTMI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), i la Fundació Probitas, ha presentat un nou mètode diagnòstic per a la malària basat en intel·ligència artificial.
La malària és una malaltia infecciosa transmesa per picades de mosquit i causada per paràsits del gènere Plasmòdium. L'Organització Mundial de la Salut (OMS) estima que el 2022 hi va haver 249 milions de casos a tot el món, el 93% ubicats a la regió africana, que també va comptabilitzar el 95% de les defuncions. En el mateix informe també s’alertava que el canvi climàtic i la globalització està provocant una expansió del mosquit a noves àrees que compten amb poca preparació i recursos per fer-hi front. Actualment, el mètode de referència pel diagnòstic de la malària és la visualització dels paràsits, per part d’un expert, en un microscopi òptic a partir de mostres de sang. És un procediment manual, llarg i repetitiu, que, sumat a la falta de personal tècnic de laboratori i instruments, provoca un gran infradiagnòstic. Fins ara qualsevol pas per automatitzar el procés augmentava exponencialment el cost d'aquest, fet que el feia prohibitiu en països amb pocs recursos sanitaris.
Es tracta d’un sistema creat a partir d’intel·ligència artificial que combina una aplicació de mòbil amb un microscopi robotitzat de baix cost amb la idea que sigui un mètode útil i efectiu en països amb pocs recursos, que és on aquesta malaltia és endèmica. Els resultats del primer prototip d’iMAGING s’han publicat a la revista ‘Frontiers in Microbiology’. El prototip s’ha entrenat amb més de 2.500 imatges i ha demostrat una fiabilitat de més del 96% al laboratori en mostres amb densitat alta i del 94% amb densitat baixa. Els falsos positius i negatius no han arribat al 5% en cap cas.
La solució proposada, iMAGING, és una aplicació per mòbil (disponible per Android) que fa servir la intel·ligència artificial per processar les imatges digitals de les mostres de sang per determinar si hi ha o no infecció. En cas positiu, també determina la densitat i l'estadi de la infecció parasitària. Per captar les imatges s’ha creat un microscopi robotitzat a partir d’un microscopi òptic normal amb peces creades amb impressió 3D, la qual cosa ha abaratit el seu cost.
L’app es connecta via Bluetooth al microscopi i controla els moviments i l’enfocament del mateix per analitzar automàticament la mostra i aconseguir les imatges necessàries per al diagnòstic. El personal tècnic només ha de preparar les mostres, cosa que redueix molt la seva càrrega de treball i la possibilitat d’errors.
Es preveu continuar entrenant la intel·ligència artificial per introduir millores en altres àmbits, per exemple perquè pugui diferenciar entre les cinc diferents espècies de paràsits que provoquen la patologia. Això permetrà personalitzar molt més el tractament, millorant-ne l'efectivitat.
Pressupost i finançament
El projecte s’emmarca en el treball de ciència i tecnologia per al desenvolupament humà impulsat pel Centre de Cooperació per al Desenvolupament (CCD) de la UPC. Aquest projecte té el suport de l'OMS dintre de la seva iniciativa pel diagnòstic a través de la imatge digital d’hemoparàsits en països de baixa i mitjana renda, i compta amb un pressupost de 200.000 € aportat per les tres organitzacions involucrades, Fundació Probitas, Vall d’Hebron Institut de Recerca i la UPC. Actualment, s’està buscant finançament per ampliar el projecte al diagnòstic d’altres malalties com l'esquistosomiasi, la filariasi, paràsits intestinals o la malaltia de Chagas.

Sector
Vols saber més?
Projectes Relacionats
- Un equip de recerca de l’Institut de Robòtica i Informàtica Industrial (IRI, CSIC-UPC), juntament amb el Centre de Disseny d'Equips Industrials (CDEI) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC), participen en el projecte nacional CASANDRA, per desenvolupar una solució de fabricació digital que permeti establir un flux de dades bidireccional per a una integració digital contínua a tota la cadena de subministrament al llarg del cicle de vida del producte. Aquesta integració s’assolirà mitjançant bessons digitals i models basats en dades que s’actualitzen contínuament gràcies a eines de monitoratge i control distribuïts.
- Els grups de recerca Structural and Materials Technology (ATEM) i grup Enginyeria de la Construcció (EC) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) treballen en el projecte RE-STEEL, que té com a objectiu desenvolupar una metodologia eficient per a l’avaluació de la rehabilitació d’estructures d’acer existents.
- Investigadors de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC) han desenvolupat una infraestructura única al servei de la UPC, centres de recerca i empreses per a l’experimentació i validació de tecnologies i serveis amb xarxes d’última generació. Aquesta plataforma permet validar solucions 5G en escenaris reals i liderar la recerca cap al 6G, facilitant la transferència de tecnologia al mercat.
- El grup de recerca AgroTech de la Universitat Politècnica de Catalunya – BarcelonaTech (UPC), juntament amb la seva spin-off Ugiat Technologies, han impulsat DoblAI, una plataforma d’IA que integra transcripció, traducció, subtitulació i doblatge de vídeo en un únic flux de treball. La solució, que fa servir tecnologia ‘deep learning’ i models de veu clonats o per defecte, està especialment pensada per al sector del periodisme i la comunicació.




