La imagen médica se ha convertido hoy día en uno de los más novedosos campos multidisciplinares en investigación traslacional dado el importante papel que juegan dentro del diagnóstico de diferentes patologías.

NeuroBIM-MS es un sistema de gestión y extracción de conocimiento de imágenes de pacientes con esclerosis múltiple diagnosticada, basada en la implementación de una instancia del modelo general Cloud CEIB I+D.

NeuroBIM-MS pretende ofrecer a la comunidad científica un banco de imágenes en abierto de pacientes con esclerosis múltiple de la provincia de Alicante. Además ofrece una serie de herramientas que permite a los sistemas de información sanitarios obtener una serie de informes de valor añadido para el profesional facultativo, que entre otras permita mejorar la calidad de la información de la historia clínica electrónica de los pacientes.

NeuroBIM-MS nace como parte del sistema de gestión y extracción de conocimiento de la imagen médica: Cloud CEIB I+D; uno de los casos de uso de la tesis doctoral del Dr. José María Salinas Serrano, dirigida por el Dr. Miguel Ángel Cazorla Quevedo del Dpto. de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial de la Universidad de Alicante en colaboración con el Dr. Santiago Mola Caballero, jefe de neurología del Hospital Vega Baja de Orihuela y el Dr. Angel Pérez Sempere, neurólogo investigador del Hospital General Universitario de Alicante.

Investigador principal:  José María Salinas Serrano

Documentación:

• NeuroBIM-MS – Capítulo 4 Tesis [+]
• Desarrollo e implementación de una API para la explotación del conocimiento del módulo gestor de ensayos clínicos en una arquitectura Cloud CEIB I+D orientada al estudio de la esclerosis múltiple [+]

Puedes consultar también:

• Serrano, J. M. S., Cazorla, M. A., de la Iglesia-Vaya, M., Martí-Bonmatí, L., & Valenzuela, R. R & D Cloud CEIB.
• Serrano, J. M. S., Quevedo, M. A. C., de la Iglesia-Vaya, M., Marti-Bonmati, L., & Valenzuela, R. (2012, May). R and D Cloud CEIB: Management and Knowledge Extraction System for Bioimaging in the Cloud. In 2012 International Conference on Biomedical Engineering and Biotechnology (pp. 469-472). IEEE.
• de la Iglesia Vayá, M., Salinas, J. M., Valenzuela, R., Gomez, F., & Martí-Bonmatí, L. CEIB: R&D services in bioimaging oriented to integration of environments with EHR on Cloud Computing.
• de la Iglesia-Vaya, M., Martí-Bonmatí, L., Salinas-Serrano, J. M., Molina-Mateo, J., & Valenzuela, R. CEIB experience: a R&D services bus in bioimaging oriented to integration of environments with EHR.
• de la Iglesiá-Vayá, M., Salinas, J. M., Penadés, R. L., Marín, C. H., López, R. R., Manchón, P. S., … & Ripolles, C. F. (2018). Imagen Médica Poblacional como Impulsora de la Transformación Digital en los Sistemas de Información para la Salud de la CSUSP. I+ S: Revista de la Sociedad Española de Informática y Salud, (132), 23-33.
• Bustos, A., Pertusa, A., Salinas, J. M., & de la Iglesia-Vayá, M. (2019). PadChest: A large chest x-ray image dataset with multi-label annotated reports. arXiv preprint arXiv:1901.07441.