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Sep 9, 2019 / 16:50
Investigador UV desarrolló programa para diagnosticar cáncer de mama
Investigador UV desarrolló programa para diagnosticar cáncer de mama
Nicandro Cruz realizó estudio sobre aplicación del IA en el diagnóstico de cáncer de mama
Nicandro Cruz, adscrito al Centro de Investigación en Inteligencia Artificial, dijo que la IA puede aplicarse en la medicina para beneficio de la población
Xalapa, Ver.- En la medicina existen muchos patrones que pueden ser identificados y estudiados por programas de computadora o algoritmos de aprendizaje automático, un ejemplo de ello es la investigación que Nicandro Cruz Martínez, adscrito al Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana (UV), ha desarrollado en torno al diagnóstico de cáncer de mama.

El investigador ofreció la ponencia “Inteligencia artificial en medicina”, dirigida a estudiantes de posgrado del Instituto de Biotecnología y Ecología Aplicada (Inbioteca), como parte de las actividades de inicio del Seminario Científico organizado por el Doctorado en Ciencias en Ecología y Biotecnología, la tarde del viernes 30 de agosto.

Comentó que la inteligencia artificial (IA) puede aplicarse en la medicina para beneficio de las personas, un ejemplo de ello es la investigación que ha desarrollado en torno al diagnóstico de cáncer de mama.

“El objetivo es desarrollar un programa más eficiente y que reduzca la incertidumbre y/o errores en el diagnóstico de casos de cáncer de mama.”

Cruz Martínez detalló que este proyecto fue desarrollado a partir de la recolección y análisis de datos obtenidos a partir de fotografías termográficas de una muestra de 98 casos, las cuales son tomadas del dorso desnudo de los pacientes para observar la temperatura de las mamas.

Cabe mencionar que la termografía es una técnica que permite registrar gráficamente la temperatura del cuerpo con exactitud y sin necesidad de contacto físico, actualmente es utilizada en la detección de cáncer de mama.

“Con esta tecnología se puede ver la temperatura corporal y se usa para hacer una comparación de mamas (una sana y otra enferma), esto nos permite distinguir una diferencia de temperaturas (de dos o tres grados), los vasos sanguíneos se ven marcados, entre otras variables.”

Dictó conferencia a estudiantes de posgrado del Inbioteca

Explicó que estos datos son proporcionados al médico oncólogo para ser interpretados y les asigne un valor; después la información se vacía al programa de computadora o algoritmo de aprendizaje automático para encontrar las relaciones más directas entre todas las variables que se fijan en la imagen, con el objetivo de extraer un patrón y así saber cuáles son las más probables de causar cáncer.

Además, permitiría hacer predicciones; por ejemplo, si llega una nueva paciente el algoritmo podría determinar si existen variables que indiquen si tiene o no cáncer.

Destacó que el impacto directo es reducir los tiempos en la entrega de resultados de los diagnósticos e incrementar la efectividad de los mismos, ya que se han registrado pocos errores.

“La idea del sistema completo es que se tome la imagen termográfica en el lugar que el médico especialista la decodifique, el programa estará instalado en la cámara de manera automática y proporcionará los resultados del diagnóstico; por lo tanto, la paciente tendrá un tratamiento adecuado conforme a la condición de la enfermedad.”

En cuanto a la efectividad en los resultados obtenidos de la investigación, Nicandro Cruz indicó que no fue tan alto como le hubiera gustado, de entre 70 y 78 por ciento. “Me hubiera encantado lograr el 90 por ciento, aunque debemos considerar que fueron pocos los casos estudiados, si encontramos más datos es probable que mejore la precisión del algoritmo”.

Por último, dijo que ésta es una de las muchas aplicaciones que pude tener la IA dentro de la medicina; por ejemplo, un colega suyo desarrolla una investigación similar con casos de cáncer cervicouterino a partir de una colposcopia.

“Nuestro ideal es que todo sea automático pero sin sustituir al médico, que el programa sea una herramienta en la que pueda apoyarse para hacer más efectivo el diagnóstico y, por ende, reducir los errores.”


CD/GL

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