iTRIAL, saiakuntza klinikoen eraldaketa digitala bultzatzen du, adimen artifizialean eta irudi medikoan oinarritutako soluzioekin

Vicomtech-ek modu aktiboan parte hartu du saiakuntza klinikoen kudeaketarako soluzio berritzaile baten garapenean, Aurrekomertzialeko Erosketa Publikoko (CPP) kontratu baten esparruan sortu eta baliozkotua. SERGASekin eta ikerketa-fundazioekin lankidetzan sustatutako iTRIAL proiektuak osasun-arloaren eraldaketa digitalera bideratutako ekimen estrategiko bati erantzuten dio. Era berean, Garapen Teknologikorako eta Berrikuntzarako Zentroaren (CDTI) babesa eta parte-hartzea izan ditu, prozesua eta lizitazioa bultzatzeko funtsezko eginkizuna betez. Proiektua NTT Data-k koordinatu du, haiekin estuki lan eginez, eta horrek agerian uzten du erakunde publiko eta pribatuen arteko lankidetzaren eta sinergiaren balioa osasun-arloan erronka konplexuei aurre egiteko.

SERGASen egindako proba pilotuen lehen emaitzak oso positiboak izan dira, ikerketa klinikoan doitasunezko medikuntzako tresnak erabiltzearen balioa erakutsiz. Soluzioa dagoeneko garatu eta probatu bada ere, haren erabilera operatiboa geroko fase batean aurreikusten da.

Vicomtech-eko irudi medikoko eta medikuntza prediktiboko arloen arteko lankidetzari esker, saiakuntza klinikoen kudeaketa eraginkorragoa eta zehatzagoa egiteko funtsezko bi modulu sortu dira: Irudi Medikoaren Anotazio Modulua eta Datu Genomikoen Anotazio eta Lehentasun Modulua.

Adimen Artifizialean oinarritutako Irudi Medikoaren Anotazio Modulua

Irudi Medikoaren Anotazio Moduluak DICOM ikusle aurreratu bat (irudi medikoen formatu estandarra) eta adimen artifiziala erabiliz irudi medikoak eskuz edo automatikoki markatzeko aukera ematen duten tresnak uztartzen ditu. Horri esker, irudiak modu egituratuan aztertu, berrerabil daitezkeen anotazioak gorde eta saiakuntzetarako hautagaiak azkarrago eta fidagarriago hauta daitezke.

Datu Genomikoen Anotazio eta Lehentasun Modulua

Datu Genomikoen Moduluak VCF fitxategietatik abiatuta aldaera genetikoak automatikoki prozesatu eta sailkatzen ditu, ClinVar eta CPIC bezalako erreferentziazko datu-baseetako informazioa erabiliz. Era berean, pazienteen profil genetikoaren arabera arauak ezartzeko aukera ematen du, saiakuntzetako parte-hartzaileak modu zehatzago eta eraginkorragoan hautatzen lagunduz.

Oro har, aurrerapen hauek erakusten dute irudi medikoa, datu genomikoak eta adimen artifiziala integratzeak balio erreal eta esanguratsua ematen diola saiakuntza klinikoen kudeaketari. Garatutako soluzioek potentzial handia dute ikerketa klinikoa eta ospitaleetako aplikazioa hobetzeko, erabaki azkarragoak, arreta pertsonalizatuagoa eta osasun-sisteman eraginkortasun handiagoa lortzen lagunduz.