Proyecto Retina RX, estudiar y emprender es posible

El proyecto Retina RX es liderado por Nicolás Alvear y Rodrigo Armijo, estudiantes de Ingeniería Civil Industrial y nace en la asignatura de Data Science Aplicada, de la Escuela de Ingeniería Industrial de la PUCV. Allí, los estudiantes se plantearon el desafío de detectar neumonía utilizando redes neuronales convolucionales, y rápidamente se percataron de que ésto podría tener un impacto mayor aplicado en centros de imagenología.

Rodrigo y Nicolás señalaron que “si se revisa la neumonía a nivel nacional, solo el 2017 murieron 4.588 personas; la precisión y rapidez a la hora de entregar diagnósticos son vitales para comenzar un tratamiento oportuno. Lo anterior nos llevó a construir una red neuronal capaz de procesar imágenes de rayos-x y clasificarlas de acuerdo a la presencia de neumonía, con gran precisión y niveles de falsos negativos de casi un tercio al obtenido por radiólogos. Esto se complementó con la elaboración de reportes automatizados y otras funciones orientadas a aumentar el throughput de la unidad de radiología”.

Retina RX, que ha recibido guía por parte de docentes y académicos de la Escuela de Ingeniería Industrial, es un software que ofrece la entrega de diagnósticos y reportes automatizados en base a procesamiento de imágenes de rayos x utilizando inteligencia artificial, la cual está pensada como una herramienta de apoyo al diagnóstico para médicos generales y especialistas en imagenología. Su objetivo es implementar el servicio en la región de Valparaíso, de manera de minimizar el tiempo de espera de un diagnóstico de neumonía, teniendo en cuenta la falta de especialistas y la precisión de los radiólogos.

En la actualidad el software trabaja un prediagnóstico de neumonía, actualmente solo operativo en neumonía y covid-19, reduciendo el tiempo de entrega de diagnósticos y minimizando la cantidad de falsos negativos a bajo costo, permitiendo a los médicos emplear su tiempo en la realización de otras labores. Hoy Retina RX es capaz de detectar neumonía en radiografías (de niño) con una precisión del 90%.

Por lo anterior, en el mes de abril de este año se lanzará el prototipo experimental, que pone a prueba las funcionalidades básicas de la herramienta. Con esto se dará inicio a la etapa de validación comercial, en la que enfocarán los esfuerzos en sellar un convenio con un establecimiento de salud que esté interesado en desarrollar e implementar esta tecnología. Proyectando el trabajo a futuro, podrán elaborar un producto mínimo viable y así levantar fondos que permitan asegurar el capital de trabajo necesario, la adquisición de activos tecnológicos de capital, y la realización de capacitaciones para el equipo de trabajo.

“Estamos súper contentos, es un premio al esfuerzo de todo este tiempo. Hemos recibido apoyo por parte de profesores de la Universidad, sobre todo en el ramo donde partió esta iniciativa, el ramo de Data Science Aplicada con el profesor Víctor Leiva, quien nos instó a seguir investigando”, manifestó Nicolás Alvear.

Y agregó, “por parte de la DIN postulamos a la Beca Zero, Potencia Individual, y nos la adjudicamos, por lo que hoy estamos incubados en Chrysalis. Hemos aprovechando al máximo a los profesionales que trabajan en la incubadora, sobre todo para mejorar nuestro modelo de negocios y buscar el desarrollo de nuestro producto mínimo viable. Así que estamos contentos y motivados trabajando”.

Cabe destacar que este proyecto ha participado en varios concursos obteniendo diversos premios y reconocimientos, entre los que destacan el Concurso “Desafío Transforma tu Región en una Smartcity”. Allí se adjudican una beca con la Incubadora de Negocios Chrysalis a principios del 2020 y está siendo apoyado por la misma incubadora, en la categoría Potencia Individual.

También resultaron ganadores del Concurso Talento Emprendedor, ejecutado por la Dirección de Innovación y Emprendimiento (DIE), PUCV y financiado por Banco Santander Chile y, por último, resultaron finalistas del Torneo Lift Me Up 2020