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DIGITAL-2024-AI-06-IMAGING

La imagen por resonancia magnética es una poderosa herramienta para detectar, diagnosticar y controlar una amplia gama de afecciones médicas. Un enfoque emergente basado en la RM metabólica mejorada cuánticamente permite detectar el metabolismo de los tejidos, hasta el nivel celular, lo que conduce a una precisión mucho mayor de detección y análisis del cuerpo humano. En combinación con la inteligencia artificial (IA) y/o las técnicas de aprendizaje automático para analizar la enorme cantidad de datos generados y para el análisis de imágenes, conducirá a un diagnóstico, tratamiento y seguimiento más rápidos, precisos y personalizados, en particular del cáncer y/o los trastornos neurológicos. El objetivo general de esta acción es preparar la industrialización y el despliegue de estos sistemas emergentes, centrándose en la imagenología del cáncer y/o la imagenología neurológica.

Fase 1 del proyecto:

1. Despliegue y validación en un entorno preclínico de dos sistemas polarizadores de primera generación para el perfeccionamiento de técnicas de hiperpolarización, agentes metabólicos, secuencias de resonancia magnética y detección de señales para optimizar la visualización del metabolismo en diversos tejidos con diferentes patologías.
2. Creación de un modelo experimental inicial de IA para analizar las imágenes de resonancia magnética en combinación con aportaciones de otras fuentes y formas de análisis médico, incluidos, en su caso, conjuntos de datos accesibles a través de la nube, con vistas a desarrollar futuros protocolos de diagnóstico y selección de tratamientos.

Fase 2 del proyecto:

1. La segunda fase consiste en el despliegue y validación en un entorno clínico de dos sistemas polarizadores de segunda generación y técnicas de IA asociadas (incluido el entrenamiento de nuevos modelos si es necesario) para investigar el crecimiento tumoral y la progresión de la enfermedad, el diagnóstico, la selección del tratamiento y la toma de decisiones, y la evaluación de los resultados médicos, así como evaluar y optimizar el tratamiento del cáncer y/o enfermedades neurológicas.