El proyecto IMED (Diagnóstico asistido del cáncer de mama), en el que participa el CETA-CIEMAT, ha sido seleccionado, junto con otros dos proyectos, como caso de éxito de I+D+i cofinanciado con fondos FEDER (fondos europeos de desarrollo regional).
El proyecto IMED es una iniciativa de colaboración transfronteriza en el entorno sanitario para el desarrollo de una herramienta de diagnóstico precoz asistido de cáncer de mama. En él han colaborado el Centro Extremeño de Tecnologías Avanzadas del Centro de Investigaciones Energéticas, Medioambientales y Tecnológicas (CETA-CIEMAT), la Facultad de Medicina de la Universidad de Oporto - Hospital de São João (FMUP-HSJ) y el Instituto de Ingeniería Mecánica y Gestión Industrial (INEGI) de esta universidad. La financiación del proyecto IMED se ha realizado conjuntamente por las tres instituciones, siendo la parte correspondiente a la aportación del CETA-CIEMAT cofinanciada por el Fondo FEDER.
IMED ha generado una plataforma para manejar repositorios digitales de imágenes médicas que dispone de tres herramientas: en primer lugar, un repositorio digital de datos de casos reales de cáncer de mama, proporcionados por la FMUP-HSJ, manteniendo el adecuado anonimato, totalmente revisados y diagnosticados por radiólogos especialistas para ser usado como referencia tanto en la investigación como en la docencia, que contiene en la actualidad 1740 casos de pacientes (el Breast Cancer Digital Repository, BCDR, en sus siglas en inglés). En segundo lugar, una aplicación denominada Mammography Image Workstation for Analysis and Diagnosis (MIWAD) para el análisis y diagnóstico asistido por ordenador de imágenes de mama (mamografías, resonancias, ultrasonidos, etc.) que permite almacenar, recuperar y manipular información de pacientes con cáncer de mama y una web que permite la lectura, la explotación y el análisis de las imágenes asociadas a los pacientes. Esta aplicación es como un visor de mamografías que los médicos pueden utilizar para observar las imágenes médicas y emitir diagnósticos. La información de los diferentes casos (imágenes) y sus diagnósticos puede compartirse por diversas instituciones, de forma que médicos de diferentes ubicaciones podrían colaborar conjuntamente sobre un mismo caso independientemente de su localización.
Y por último, un conjunto de programas informáticos inteligentes (clasificadores automáticos), Machine Learning Classifiers (MLC), que permiten emitir un diagnóstico adicional al del médico especialista, para asistir a los radiólogos con una segunda opinión en el análisis de mamografías. Estos clasificadores se pueden integrar en la aplicación MIWAD para apoyar el diagnóstico de casos de cáncer de mama. Estos programas se construyen basándose en miles de casos diagnosticados por médicos del hospital.
Estas herramientas además de apoyar a los médicos en su labor diagnóstica, son empleadas para la formación de estudiantes de medicina, radiólogos y, en general, el personal técnico asociado en las tareas de detección y diagnóstico del cáncer de mama.
Las tres instituciones pretenden incentivar a otras entidades sanitarias y empresas comercializadoras de los equipos hospitalarios de adquisición y gestión de imágenes médicas para introducir esta aplicación en sus propios sistemas. Hay varias entidades públicas y privadas que desean integrar las aplicaciones en otras herramientas relacionadas con el análisis de datos relacionados con el cáncer de mama.
