- El proyecto ha permitido desarrollar y validar una herramienta basada en IA para automatizar la medición del ángulo de Cobb en imágenes radiológicas de columna, clave para diagnosticar la escoliosis
- Impulsada por Ascires, esta iniciativa ha contado con financiación de la Generalitat Valenciana y fondos NextGenerationEU
Ascires ha finalizado con éxito el proyecto PITAGOR-AI, una iniciativa de innovación tecnológica orientada al desarrollo de una aplicación de alta precisión basada en inteligencia artificial (IA) para la evaluación automatizada del ángulo de Cobb. Esta medición es clave en el diagnóstico y seguimiento de la escoliosis.
El proyecto ha sido desarrollado por ECG Médica S.L. – Ascires en el marco de la convocatoria de Ayudas a proyectos de Inteligencia Artificial y Espacios de Datos, promovida por la Generalitat Valenciana dentro del programa RETECH y del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU.
IA aplicada a la imagen médica para evaluar la escoliosis
La escoliosis requiere un seguimiento radiológico preciso, en el que la medición del ángulo de Cobb desempeña un papel fundamental para valorar la evolución de la curvatura de la columna y apoyar la toma de decisiones clínicas. Tradicionalmente, esta medición se realiza de forma manual o semiautomática, lo que puede implicar variabilidad entre profesionales y un mayor tiempo de análisis.
Con PITAGOR-AI, Ascires ha desarrollado una solución que utiliza técnicas avanzadas de inteligencia artificial para identificar estructuras anatómicas relevantes en radiografías de columna y calcular de forma automatizada el ángulo de Cobb. La herramienta incorpora modelos de localización de vértices vertebrales, algoritmos geométricos y sistemas de refinamiento basados en aprendizaje profundo. El objetivo es ofrecer resultados precisos, trazables e interpretables para los profesionales sanitarios.
Un proyecto integrado en el entorno clínico de Ascires
Durante la ejecución del proyecto se han generado bases de datos clínicas estructuradas y anonimizadas a partir de imágenes radiológicas, se ha desarrollado un software específico de etiquetado de vértebras y se han entrenado modelos de IA orientados a la medición automatizada de la deformidad de la columna.
Además, la solución ha sido integrada en la infraestructura tecnológica de Ascires, incluyendo su conexión con sistemas de imagen médica y plataformas internas de gestión de datos clínicos. Esta integración permite avanzar hacia un flujo de trabajo más eficiente, en el que los resultados puedan incorporarse de forma natural al proceso asistencial.
El proyecto también ha contemplado una fase de validación en entorno real, mediante pruebas orientadas a comprobar el rendimiento técnico de la herramienta, su usabilidad y su adecuación al flujo clínico habitual. Como resultado, se dispone de un prototipo funcional e integrado, con potencial para apoyar el trabajo de los profesionales sanitarios en el diagnóstico y seguimiento de pacientes con escoliosis.
Resultados obtenidos
Entre los principales resultados alcanzados destacan:
- El desarrollo de un software basado en inteligencia artificial para la evaluación automatizada del ángulo de Cobb.
- La creación de bases de datos clínicas anonimizadas y estructuradas para el entrenamiento y validación de los modelos.
- El desarrollo de una herramienta específica de etiquetado de vértices vertebrales.
- La implementación de modelos de inteligencia artificial precisos, robustos e interpretables.
- La integración de la solución en el entorno tecnológico de Ascires.
- La validación de la herramienta en condiciones reales de uso clínico.
Con este proyecto, Ascires refuerza su compromiso con la innovación en imagen médica, la transformación digital del ámbito sanitario y el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial que contribuyan a mejorar la eficiencia, precisión y calidad de los procesos diagnósticos.
Proyecto financiado
El proyecto PITAGOR-AI ha sido desarrollado con el apoyo de la Generalitat Valenciana, en el marco de las Ayudas a proyectos de Inteligencia Artificial y Espacios de Datos. Estas ayudas forman parte del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU, con expediente número INREIA/2024/158.
Proyecto financiado por la Unión Europea – NextGenerationEU, el Gobierno de España, el Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, la Generalitat Valenciana y GVANEXT.
