Un proyecto liderado por la Universidad de Barcelona, GenAIMIX, desarrollará nuevos asistentes de inteligencia artificial (IA) generativa para hospitales con recursos limitados, con el fin de mejorar la atención sanitaria en países con pocos recursos económicos. El investigador principal del proyecto es Karim Lekadir, investigador ICREA de la Facultad de Matemáticas e Informática de la UB, líder del grupo de investigación BCN-AIM y miembro del Instituto de Neurociencias de la UB (UBNeuro), que ha recibido una ayuda Proof of Concept del Consejo Europeo de Investigación. La financiación será de 150.000 euros.

Los asistentes conversacionales impulsados por IA pueden ser una gran herramienta para mejorar la atención sanitaria en países con pocos recursos, donde la carencia de especialistas imposibilita un diagnóstico por la imagen de calidad. Estos sistemas ofrecen orientaciones intuitivas y permiten que personal médico y enfermero con formación mínima puedan adquirir imágenes e interpretar los resultados.

No obstante, las tecnologías actuales de IA generativa se han elaborado en paísesdesarrollados y se han dirigido a hospitales con muchos recursos. Esto hace que estas tecnologías no se puedan implementar en países con pocos recursos debido a las demandas computacionales que requieren, a su dependencia de la conectividad a la nube y a la imposibilidad de trabajar con lenguas locales.

El proyecto GenAIMIX (Context-Aware Generative AI for Accessible Medical Imaging Across Low-Resource Settings) desarrollará soluciones aptas para estos entornos limitados, capaces de funcionar sin conexión en dispositivos de bajo consumo. Estas nuevas tecnologías podrán ofrecer orientación en tiempo real a profesionales sanitarios con poca experiencia.

El proyecto se desplegará e implementará en tres clínicas rurales de salud materna en Kenia, donde se analizará su impacto en la adquisición de ecografías obstétricas y su uso por parte de comadronas y enfermeras. El objetivo es expandir la cobertura de GenAIMIX a otros países de África y mejorar su atención prenatal mediante diagnóstico por la imagen.