Clasificación y gradación automática de estudios con sospecha de patología oncológica mediante procesamiento del lenguaje natural en español (ONCOPLES)

Técnicas Médicas Milenium, S.L.

La demanda de estudios radiológicos viene sufriendo una progresión ascendente, mientras que el número de especialistas se mantiene relativamente constante a nivel nacional e internacional. Por ello, existe un riesgo de que, a corto plazo, el número de radiólogos sea insuficiente para satisfacer la demanda de servicios de diagnóstico por imagen, sin alterar la calidad de los diagnósticos.

El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema basado en Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) para clasificar de manera automática los informes médicos con hallazgos oncológicos.

Para ello, se utilizarán diferentes técnicas de PLN para procesar el texto incluido en los informes y extraer información relevante de los mismos, descubriendo importantes características que serán utilizadas para alimentar y entrenar algoritmos avanzados de aprendizaje automático.

Ello permitirá implementar sistemas de ayuda a la decisión en la asignación de diferentes clasificaciones (criterios BI-RADS, PI-RADS y NI-RADS en los estudios oncológicos de mama, próstata y cabeza/cuello, respectivamente; estadificación TNM del cáncer de recto y clasificación RECIST en tumores de cualquier localización).

Proyecto cofinanciado por la Unión Europea (NextGenerationEU) a través de la Entidad Pública Empresarial Red.es (Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial, Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital) en el marco de la Convocatoria de ayudas 2021 destinadas a proyectos de investigación y desarrollo en inteligencia artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor C005/21-ED, con número de expediente 2021/C005/00149299.