Vés al contingut
Logo GMV

Main navigation

  • Sectors
    • Icono espacio
      Espai
    • Icono Aeronáutica
      Aeronàutica
    • Icono Defensa y Seguridad
      Defensa i seguretat
    • Icono Sistemas Inteligentes de Transporte
      Sistemes intel·ligents de transport
    • Icono Automoción
      Automoció
    • Icono Ciberseguridad
      Ciberseguretat
    • Icono Servicios públicos Digitales
      Serveis públics digitals
    • Icono Sanidad
      Sanitat
    • Icono Industria
      Indústria
    • Icono Financiero
      Financer
    • Icono Industria
      Serveis
    • Tots els sectors

    Destaquem

    Slopsquatting
    Slopsquatting: una amenaça silenciosa nascuda de les al·lucionacions dels LLM
  • Talent
  • Sobre GMV
    • Coneix l’empresa
    • Història
    • Equip directiu
    • Certificacions
    • Responsabilitat social corporativa
  • Comunicació
    • Notícies
    • Esdeveniments
    • Blog
    • Revista GMV News
    • Sala de premsa
    • Biblioteca de mitjans
    • Actualitat GMV

Secondary navigation

  • Productes A-Z
  • GMV Global
    • Global (en)
    • Espanya i LATAM (es - ca - en)
    • Alemanya (de - en)
    • Portugal (pt - en)
    • Polònia (pl - en)
    • Totes les seus i els llocs web de GMV
  • Inici
  • Comunicació
  • Notícies
Tornar
Nova cerca
Date
  • Sanitat

Innovador simulador basat en intel·ligència artificial per al diagnòstic de malalties pulmonars intersticials

23/04/2025
  • Impressió
Compartir
np_011_ia-lung-scan.jpg

Les malalties respiratòries es troben entre les principals causes de mortalitat i discapacitat a escala mundial. Dins d’aquest grup destaquen les malalties pulmonars intersticials difuses (EPID), com la fibrosi pulmonar idiopàtica (FPI) o la sarcoïdosi, que provoquen una formació progressiva de cicatrius en el teixit pulmonar que dificulta la capacitat respiratòria i el subministrament adequat d’oxigen a l’organisme.

El diagnòstic d’aquest tipus de patologies no és senzill, ja que les imatges mèdiques solen mostrar característiques superposades entre diferents malalties, la qual cosa en dificulta la interpretació. D’altra banda, un cop fet el diagnòstic, actualment no hi ha factors capaços de predir l’evolució de la malaltia, ni de la seva resposta als tractaments. Aquest fet és important en aquest tipus de malalties que presenten una morbiditat i mortalitat elevades, en què s’ha demostrat que el tractament correcte alenteix la malaltia, però el retard diagnòstic i el tractament subòptim s’associen a un pitjor pronòstic.

Detectar aquest tipus de malalties no és fàcil, ja que les imatges mèdiques solen mostrar senyals similars entre diferents patologies, la qual cosa en complica l’anàlisi. A més, un cop confirmat el diagnòstic, encara no es disposa d’eines que permetin anticipar com evolucionarà la malaltia o com respondrà al tractament. Això és especialment important perquè es tracta de malalties greus, amb una alta probabilitat de causar complicacions o fins i tot la mort. S’ha demostrat que un tractament adequat pot alentir el seu progrés, però si el diagnòstic es retarda o el tractament no és l’adequat, el pronòstic empitjora.

Conscients d’aquesta realitat, GMV, amb presència a Catalunya, en col·laboració amb l’Hospital Universitari La Paz i la Universitat Complutense de Madrid, ha assumit el repte proposat pel Centre de Desenvolupament Tecnològic i Innovació (CDTI): desenvolupar un simulador basat en intel·ligència artificial (IA) que permeti conèixer i anticipar l’evolució de les malalties pulmonars intersticials.

Avenços disruptius en imatge mèdica

El simulador desenvolupat per GMV utilitzarà una anàlisi avançada d’imatges de tomografia computada (TC) que permetrà a la intel·ligència artificial identificar amb precisió tots els patrons visibles en les radiografies relacionades amb les MPID. També podrà determinar quin és el patró principal i indicar si es tracta d’una malaltia fibròtica o no.

A més d’això, un dels elements més innovadors del projecte rau en la capacitat de la IA per predir l’evolució de la malaltia, integrant imatges mèdiques amb proves respiratòries funcionals. S’espera que aquesta capacitat predictiva ajudi els especialistes a anticipar-se a la progressió de la malaltia i adaptar els tractaments a les necessitats específiques de cada pacient per millorar significativament la seva qualitat de vida.

Més enllà de les malalties pulmonars, aquest projecte assenta les bases per a una integració més àmplia de la intel·ligència artificial en altres àrees mèdiques, gràcies a un enfocament multidisciplinari que reuneix experts en enginyeria biomèdica, radiologia, pneumologia i IA.

La companyia acaba de presentar la seva proposta de disseny en el marc de la primera fase de la compra pública precomercial llançada pel CDTI. Aquest projecte es finança amb fons propis del centre i a través del Mecanisme de Recuperació i Resiliència (MRR), dins del Pla de recuperació, transformació i resiliència (PRTR), finançat per la Unió Europea - NextGenerationEU.

Nota de premsa
  • Impressió
Compartir

Relacionats

Premios IA con Impacto Social
  • Sanitat
El projecte Tartaglia, liderat per GMV, reconegut amb el "Premi IA amb Impacte Social"
np_011_ia-lung-scan.jpg
  • Sanitat
GMV dissenya un innovador simulador basat en intel·ligència artificial per diagnosticar malalties pulmonars intersticials
38 AMETIC Encuentro de la Economía Digital y las Telecomunicaciones
  • Sanitat
38a AMETIC Trobada de l’Economia Digital i les Telecomunicacions #Santander38
02 set. - 04 set.

9.00 - 14.00 hores

Contacte

Isaac Newton, 11 Tres Cantos
E-28760 Madrid

Tel. +34 91 807 21 00

Contact menu

  • Contacte
  • GMV al món

Blog

  • Blog

Sectors

Sectors menu

  • Espai
  • Aeronàutica
  • Defensa i Seguretat
  • Sistemes Intel·ligents de Transport
  • Automoció
  • Ciberseguretat
  • Serveis públics digitals
  • Sanitat
  • Indústria
  • Financer
  • Serveis
  • Talent
  • Sobre GMV
  • Directe a
    • Sala de premsa
    • Notícies
    • Esdeveniments
    • Blog
    • Productes A-Z
© 2025, GMV Innovating Solutions S.L.

Footer menu

  • Contacte
  • Avís legal
  • Política de privacitat
  • Política de galetes

Footer Info

  • Compromís mediambiental
  • Informació financera