Desarrollo e implementación de una plataforma web para la validación clínica de modelos de inteligencia artificial en cincotipos de cáncer: Una iniciativa del proyecto europeo CHAIMELEON

• Adrian Galiana-Bordera ^[2] ; Javier Aquerreta-Escribano ^[2] ; Pedro Miguel Martinez-Girones ^[2] ; Pau Lozano ^[2] ; Gloria Ribas ^[2] ; Paula Jimenez-Gomez ^[2] ; J. Damián Segrelles Quilis ^[1] ; Leonor Cerda-Alberich ^[2] ; Ignacio Blanquer ^[2] ; Luis Marti-Bonmati ^[2]
  1. [1] Universidad Politécnica de Valencia

     Universidad Politécnica de Valencia

     Valencia, España

     
  2. [2] La Fe Health Research Institute
• Localización: CASEIB 2024. Libro de Actas del XLII Congreso Anual de la Sociedad Española de Ingeniería Biomédica, 2024, ISBN 978-84-09-67332-2, págs. 517-520
• Idioma: español
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• Resumen

  • Este estudio evalúa la viabilidad y aplicabilidad de modelos oncológicos predictivos basados en inteligencia artificial (IA) en la práctica clínica para cinco tipos de cáncer: próstata, pulmón, mama, colon y recto. Se ha desarrollado una plataforma web innovadora que integra una arquitectura de microservicios con un backend robusto (incluyendo API REST, sistema PACS ORTHANC para la gestión de imágenes médicas y una capa de seguridad Keycloak con OAuth2) y un frontend intuitivo con un visor DICOM OHIF personalizado. Los clínicos acceden a un dashboard principal que facilita la revisión de casos en tres etapas: evaluación clínica estándar, evaluación con predicciones de IA y revisión final comparando con el ground truth. La plataforma demuestra ser eficiente, personalizable y escalable, mejorando la reproducibilidad de estudios oncológicos y ofreciendo un entorno donde conviven las imágenes y los datos médicos con el potencial de los modelos de IA. Su flexibilidad permite la adaptación a diversos entornos clínicos y de investigación, facilitando estudios multicéntricos. Aunque los resultados de inteligencia artificial de los últimos años son prometedores, hoy en día se necesitan herramientas y plataformas para acercarlos a la práctica clínica; es ahí donde se centra esta investigación: en la adaptación de los entornos clínicos y del personal sanitario para trabajar con herramientas de IA en tiempo real. En conclusión, esta plataforma representa un avance significativo en la validación y potencial adopción de modelos de IA en oncología, proporcionando una base sólida para futuras integraciones en entornos clínicos reales, haciendo que clínicos y pacientes se vean beneficiados de la inteligencia artificial.