Antecedentes
El entrenamiento de este tipo de redes se realiza con imágenes preclasificadas donde el conjunto de los datos del DataSet debe estar adecuadamente balanceados y con una variabilidad suficiente entre el grupo de patologías que tiene que "aprender" la red para evitar sesgos en el diagnóstico. El conseguir conjuntos extensos de DataSet adecuadamente etiquetados es uno de los principales problemas a los que se enfrentan este tipo de herramientas de Inteligencia Artificial, de ahí que la propuesta que hacemos es realizar, además de la herramienta de diagnóstico automático sea una sistema para la generación automática de extensos conjuntos de electrocardiogramas patológicos y sanos que sirvan luego para el entrenamiento de la red neuronal.
Retos
Los retos y objetivos son:
1) Conseguir una herramienta para la generación automática de electrocardiogramas con distintas alteraciones del ritmo /patologías y que lo que genere sea una imagen idéntica a la que pueda imprimir cualquier aparato de electrocardiografía conectado a un paciente.
2) Que la herramienta genere a demanda conjuntos extensos de electrocardiogramas con patologías diversas que sirvan para el entrenamiento de la red neuronal.
3) Poner la herramienta de generación de ECG a disposición de universidades de todo el mundo para que pueda servir de herramienta de formación para futuros especialistas.
4) Entrenar redes con imágenes sintéticas y/o reales.
5) Poner la herramienta a disposición de procesos asistenciales para el análisis precoz, inmediato y online de alteraciones el ritmo sin la necesidad de un especialista dedicado.
Fases
El proyecto se encuentra en las fases finales de desarrollo y para su posterior pase a producción. Se adjunto vídeo ejemplo de la herramienta de generación de electrocardiograma y la propia herramienta de IA de diagnósitico (la web solo permite subir un fichero) entrenada con electros reales y sintéticos. Una vez los especialista clínicos diseñen las distintas patologías que se pueden ver en un electrocardiograma se procederá al entreno de la red neuronal y la puesta en servicio de la comunidad de la herramienta de generación.
Nuevos Servicios
Los servicios que se pondrán en servicio son los siguientes:
1) Puesta a disposición de la comunidad educativa mundial de la herramienta de generación de ECG.
2) Puesta en servicio de la herramienta de Inteligencia Artificial tras su entrenamiento para la clasificación automática de electros.
La eficiencia y la reducción de costes son claros y directos, con una simple conexión a internet se puede hacer una interpretación automática las 24 horas del día de un electrocardiograma de todas las patologías con las que se hubiera entrenado la red con la misma o superior calidad que un cardiólogo.
Conclusiones
La tecnología en general y la inteligencia artificial puestas al servicio de los sistemas sanitarios es una de las alternativa disruptiva que necesitan los sistema de sanitarios de todo el mundo para ganar en eficiencia y en democratización de la sanidad.Nuestro Socio Tecnológico nos permitirá soportar la carga de cómputo para poner la herramienta diseña al servicio de la comunidad.
