ULISSES Diagnostic Software
¿En qué consiste el proyecto?
La ecografía es una técnica de imagen muy dependiente del sistema, de los ajustes y del operador, lo que afecta a su reproducibilidad e impide un análisis digital efectivo de las imágenes. Por ello, su diagnóstico es subjetivo y dependiente de la experiencia del médico que evalúa las imágenes. Como consecuencia, miles de pacientes con nódulos benignos se someten a procedimientos invasivos innecesariamente.
Nuestro grupo ha desarrollado un método propietario para procesar imágenes ecográficas (ULISSES) que minimiza su variabilidad técnica, permitiendo un análisis digital objetivo y reproducible de la imagen, la extracción de características radiómicas reproducibles y el desarrollo eficiente de modelos robustos de IA. Esperamos que con nuestra solución logremos un diagnóstico basado en imagen ecográfica preciso, evitando miles de biopsias innecesarias cada año en nuestro país.
¿Qué valor añadido tiene?
ULISSES DS es un dispositivo médico software con utilidad diagnóstica que se basa en nuestra metodología propietaria de procesamiento de imagen ecográfica ULISSES. Esta metodología órgano-agnóstica mejora el rendimiento diagnóstico de los modelos de IA al reducir la variabilidad técnica intra e interecógrafo de las imágenes, permitiendo la extracción de características cuantitativas mediante un análisis digital de imagen reproducible.
Hemos comprobado que nuestra metodología ULISSES permite reducir en un 200‑300 % la variabilidad de imágenes adquiridas con distintos ajustes y/o ecógrafos. Además, mejora la precisión de los datos de la imagen disminuyendo el error en la ecogenicidad media en un 65 %. Por otra parte, nuestra metodología ULISSES permite un aumento de datos no lineal propietario especialmente útil para el entrenamiento con pocas imágenes. Todo ello hace que mejore el rendimiento diagnóstico de los modelos de IA entrenados con imágenes preprocesadas con nuestra metodología, que además convergen mucho más rápido que los entrenados con imágenes sin preprocesar. Por tanto, permite alcanzar resultados comparables al de las soluciones comerciales líderes con muchas menos imágenes. Al abordar las ineficiencias fundamentales de la ecografía basada en IA, ULISSES DS se posiciona como una solución transformadora, escalable y rentable para la ayuda al diagnóstico.
En los últimos cinco años, hemos podido recopilar prospectivamente datos clínicos y de imagen de cientos de nódulos tiroideos y mamarios y demostrar la ventaja competitiva de nuestra metodología, desarrollando nuestros primeros algoritmos diagnósticos basados en imágenes. Actualmente, estamos desarrollando algoritmos diagnósticos basados en vídeo para reducir la dependencia del operador.
¿Qué representa para vosotros entrar a formar parte del Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS?
Para ULISSES, el Programa de Apoyo a la Innovación de ITEMAS supone un reconocimiento al trabajo realizado por nuestro grupo en los últimos años, un impulso para continuar desarrollando el proyecto y una oportunidad excepcional para avanzar en su validación clínica e integración en el Sistema Nacional de Salud.
Contacto
- Pablo Valderrábano Herrero (IP): pablo.valderrabano@salud.madrid.org
- Diego Velasco Escribano (Director de Innovación, IRYCIS): dvelasco@salud.madrid.org