El objetivo de la Stream 1 es desarrollar métodos basados en física e inteligencia artificial para reducir y simplificar los tiempos de exploración, aumentar el número de parámetros cuantificables y mejorar la caracterización de enfermedades, asegurando reproducibilidad entre distintos equipos y centros médicos. Buscamos superar las limitaciones actuales de las imágenes médicas, como la falta de cuantificación integral, la integración con otros datos clínicos y los altos costos operativos, mediante el desarrollo de técnicas innovadoras que integren IA, física de imágenes y datos multiparamétricos, desde la adquisición hasta el diagnóstico clínico.
Investigación
Áreas de Investigación
Línea de investigación
Stream 1: Imágenes médicas inteligentes y completamente cuantitativas
Línea de investigación
Stream 2: Imágenes médicas informadas por la física y potenciadas por inteligencia artificial
El objetivo de la Stream 2 es desarrollar métodos de IA informados por física que aprovechen las sinergias entre las modalidades de imagen médica (ultrasonido, resonancia magnética, etc.), a lo largo de todo el proceso (desde la adquisición hasta el diagnóstico y pronóstico), y entre diferentes especificaciones (equipos de imagen médica convencionales y de menor costo) para mejorar la eficiencia (escaneos más rápidos/menor dosis de radiación), la eficacia (captura de un espectro más amplio de procesos relacionados con enfermedades) y la accesibilidad (soluciones para sistemas convencionales y de menor costo).
Línea de investigación
Stream 3: Inteligencia artificial explicable para el análisis integrado, reporte y diagnóstico de imágenes médicas y datos clínicos no basados en imágenes
El objetivo de la Stream 3 es desarrollar métodos de Inteligencia Artificial Explicable (XAI) auto-supervisados que integren imágenes médicas junto a otros datos de los pacientes (sensores fisiológicos, reportes clínicos, factores de riesgo, etc.) para proporcionar un análisis clínico asistido por IA preciso, confiable e interpretable. El desarrollo de métodos más explicables para el usuario final apoyaría significativamente la toma de decisiones y la la confianza de los profesionales de la salud.
Línea de investigación
Stream 4: Fenotipado poblacional para enfermedades cardiovasculares, hepáticas y cáncer
El objetivo de la Stream 4 es mejorar el diagnóstico y pronóstico de enfermedades cardiovasculares, hepáticas y oncológicas, traduciendo los avances técnicos de los Streams 1 a 3, así como correlacionando los fenotipos de imágenes derivados de la IA con descriptores clínicos, datos no imagenológicos y resultados. También buscamos reducir el sesgo en la investigación en la generación de modelos de IA debido a la falta de representación en los conjuntos de datos disponibles, generando una base de datos chilena de imágenes médicas (iHEALTH-BB).
