{"id":547772,"date":"2023-05-26T12:36:35","date_gmt":"2023-05-26T10:36:35","guid":{"rendered":"https:\/\/www.capgemini.com\/?post_type=client-story&#038;p=894944"},"modified":"2026-01-06T07:11:01","modified_gmt":"2026-01-06T06:11:01","slug":"ia-vision-por-computador-para-mejora-diagnosticos-covid","status":"publish","type":"client-story","link":"https:\/\/www.capgemini.com\/es-es\/noticias\/casos-de-exito\/ia-vision-por-computador-para-mejora-diagnosticos-covid\/","title":{"rendered":"IA para la mejora en los diagn\u00f3sticos de COVID"},"content":{"rendered":"\n<header class=\"wp-block-cg-blocks-hero-reusable header heroReusable  \"><div class=\"header-bgs\"><picture><source srcset=\"https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Tessella-web-banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 1x, https:\/\/www.capgemini.com\/wp-content\/uploads\/2023\/05\/Tessella-web-banner.jpg?w=2880&amp;quality=70 2x\" media=\"(min-width: 1500px)\"\/><source 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Espa\u00f1a para desarrollar una prueba de concepto de modelo de diagn\u00f3stico federado para detectar COVID en las radiograf\u00edas de pacientes sintom\u00e1ticos.<\/h2><p class=\"intro-para-content\"><strong>Reto del cliente:<\/strong> La COVID supon\u00eda una carga para el personal de los hospitales de todo el mundo, lo que llev\u00f3 a tres hospitales espa\u00f1oles a buscar una forma de utilizar la IA para proporcionar ayuda a la hora de diagnosticar a posibles pacientes de COVID.<br><br><strong>Soluci\u00f3n:<\/strong> Un consorcio que inclu\u00eda a Capgemini desarroll\u00f3 un modelo de diagn\u00f3stico de prueba de concepto basado en IA que se basaba en datos comunes para realizar ex\u00e1menes de rayos X de pacientes sintom\u00e1ticos manteniendo la m\u00e1xima privacidad con respecto a la informaci\u00f3n del mismo.<br><br><strong>Beneficios:<\/strong><\/p><ul class=\"box-list\"><li>Aumento del 24% del rendimiento del modelo en relaci\u00f3n con los modelos locales.<\/li><li>Mantenimiento de un alto nivel de privacidad de los datos de los pacientes.<\/li><li>Capacidad para apoyar a los hospitales con menos experiencia.<\/li><\/ul><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n\n\n\n<section class=\"wp-block-cg-blocks-intro-para-video section section--info-2cols section--insights section-video \"><div class=\"bg-color video-align-right\"><div class=\"container\"><div class=\"row video-align-left\"><div class=\"col-md-12\"><div class=\"video-align-left row box box--4 box--mini\"><div class=\"col-md-3\"><h3 class=\"Video-title\" data-maxlength=\"34\">IA contra la COVID<\/h3><div class=\"video-info\"><p data-maxlength=\"68\">Aprendizaje federado e IA para acelerar la detecci\u00f3n del Covid-19<\/p><\/div><\/div><div class=\"col-md-8 box-img-wrapper\"><div class=\"video-box\"><div class=\"video-wrapper\"><iframe title=\"video-section\" 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Todos los sectores sintieron su impacto, aunque ninguno tanto como el sanitario, donde los hospitales y su personal se esforzaron por seguir el ritmo del aumento de pacientes que requer\u00edan diagn\u00f3stico y, con demasiada frecuencia, cuidados intensivos. Atender al gran n\u00famero de personas que buscaban tratamiento y someterse a las pruebas de detecci\u00f3n de la enfermedad exig\u00eda un compromiso incre\u00edble de tiempo y esfuerzo por parte de profesionales experimentados. Sin embargo, a medida que aumentaban las cifras y crec\u00edan las limitaciones de tiempo, la restricci\u00f3n de los conocimientos necesarios para diagnosticar correctamente a los pacientes se convirti\u00f3 en un objetivo cada vez m\u00e1s claro que hab\u00eda que mejorar.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Las pruebas microbiol\u00f3gicas son la forma m\u00e1s com\u00fan de diagnosticar COVID en los pacientes, pero dado que los s\u00edntomas respiratorios representan el principal cambio relacionado con la enfermedad, las radiograf\u00edas de t\u00f3rax han sido esenciales para diagnosticar a los pacientes sintom\u00e1ticos&#8221;, explica Fabiola Bermejo Sanz, Directora de Tessella Espa\u00f1a en Capgemini Engineering. &#8220;Pero leer el resultado resultante requiere tiempo y una gran experiencia m\u00e9dica, y ambas cosas escaseaban teniendo en cuenta el n\u00famero de pacientes que ten\u00edamos que ingresar&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>Los radi\u00f3logos de tres hospitales espa\u00f1oles, el Hospital Ram\u00f3n y Cajal y el Hospital 12 de Octubre de Madrid, as\u00ed como el Hospital San Pablo de Barcelona, decidieron colaborar en busca de una soluci\u00f3n a este reto. Se pusieron en contacto con posibles socios tecnol\u00f3gicos para combinar su experiencia m\u00e9dica y administrativa con los conocimientos t\u00e9cnicos necesarios para hacer realidad una visi\u00f3n tan ambiciosa. As\u00ed, Capgemini, Vodafone Espa\u00f1a, Intel, Cisco, Microsoft y Gilead Sciences Espa\u00f1a se unieron para formar una coalici\u00f3n integral.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">IA y visi\u00f3n computerizada para facilitar una soluci\u00f3n<\/h2>\n\n\n\n<p>&#8220;Lo que quer\u00edamos era demostrar que el diagn\u00f3stico automatizado pod\u00eda constituir la base de una experiencia de diagn\u00f3stico cl\u00ednico agregado&#8221;, afirma Bermejo. &#8220;Y uno de los elementos m\u00e1s importantes era garantizar la privacidad de los datos de los pacientes mientras se creaba esa experiencia. En definitiva, quer\u00edamos desarrollar una nueva herramienta para hacer frente a la creciente necesidad de revisi\u00f3n de radiograf\u00edas sin comprometer la informaci\u00f3n privada.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<p>Juntos, los miembros del consorcio se propusieron crear una prueba de concepto que utilizara inteligencia artificial y visi\u00f3n por ordenador para examinar radiograf\u00edas y determinar el estado COVID de un paciente sintom\u00e1tico. Esto inclu\u00eda una plataforma de aprendizaje federada, desarrollada mediante una colaboraci\u00f3n entre los hospitales y Capgemini, que permitir\u00eda a los expertos entrenar modelos de visi\u00f3n por ordenador con conjuntos de datos escasos. Adem\u00e1s, Cisco e Intel proporcionaron la infraestructura inform\u00e1tica necesaria para experimentar y probar la plataforma. En todo momento, los datos utilizados se mantuvieron seguros mediante procesadores Intel Xeon Scalable de tercera generaci\u00f3n que utilizaban Software Guard Extensions (SGX) para tareas de agregaci\u00f3n cifrada.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Al final, nos aseguramos de que los datos de los pacientes nunca salieran de los hospitales&#8221;, explica Berjmejo Sanz. &#8220;As\u00ed que entrenamos a la IA que revisaba las radiograf\u00edas utilizando la experiencia de cada uno de los tres hospitales para desarrollar una soluci\u00f3n agregada que se basara en nuestra experiencia combinada. El resultado fue un \u00fanico modelo de diagn\u00f3stico m\u00e1s preciso que cualquiera de los modelos locales que sirvieron de punto de partida.&#8221;<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-un-notable-paso-adelante\">Un notable paso adelante<\/h2>\n\n\n\n<p>Tras los trabajos del consorcio, la soluci\u00f3n de prueba de concepto demostr\u00f3 la eficacia del diagn\u00f3stico automatizado basado en una plataforma de aprendizaje. En comparaci\u00f3n con los mejores modelos locales disponibles, el modelo agregado logr\u00f3 un aumento del 24% en el rendimiento del diagn\u00f3stico al tiempo que aprovechaba los datos comunes. Y lo que es m\u00e1s importante, los socios lo lograron manteniendo la seguridad de la informaci\u00f3n de los pacientes durante todo el proceso, lo que indica que la soluci\u00f3n podr\u00eda desarrollarse y, en \u00faltima instancia, aplicarse sin riesgo para la privacidad.<\/p>\n\n\n\n<p>Aunque se trata s\u00f3lo del primer paso hacia la introducci\u00f3n de la inteligencia artificial y la visi\u00f3n por ordenador en el proceso de diagn\u00f3stico, ilustra de forma significativa el impacto potencial de la soluci\u00f3n. Una futura plataforma desarrollada a partir de esta prueba de concepto ayudar\u00e1 al personal m\u00e9dico a gestionar la carga durante los periodos de tr\u00e1fico excesivo de pacientes. Adem\u00e1s, un modelo de diagn\u00f3stico global beneficiar\u00e1 especialmente a los centros que posean una experiencia m\u00e1s limitada en el cribado con rayos X, tanto para COVID como para otros \u00e1mbitos.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Hemos demostrado que una soluci\u00f3n de diagn\u00f3stico basada en IA tiene el potencial de tener un gran impacto&#8221;, afirma Bermejo Sanz. &#8220;Y la mayor parte de esto es que no requiere que nadie comparta informaci\u00f3n identificable del paciente para construir el modelo o para realizar un diagn\u00f3stico&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>&#8220;Esto significa que podemos ayudar a los hospitales a gestionar un n\u00famero de pacientes de nivel pand\u00e9mico, independientemente de su experiencia con una determinada enfermedad o m\u00e9todo de diagn\u00f3stico. En el mejor de los casos, los brotes futuros ser\u00e1n menos peligrosos en t\u00e9rminos del estr\u00e9s que suponen para el personal hospitalario&#8221;.<\/p>\n\n\n\n<p>El \u00e9xito de la prueba de concepto ha despejado el camino para que el consorcio siga desarrollando un modelo de diagn\u00f3stico global que pueda aplicarse a una selecci\u00f3n m\u00e1s amplia de hospitales y mejorar la atenci\u00f3n a los pacientes a mayor escala.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div><\/section>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tres hospitales espa\u00f1oles trabajan con un consorcio formado por Capgemini, Vodafone Espa\u00f1a, Intel, Cisco, Microsoft y Gilead Sciences Espa\u00f1a para desarrollar un modelo de diagn\u00f3stico federado de prueba de concepto para detectar COVID en las radiograf\u00edas de pacientes 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