INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA SALUD: VALIOSO APOYO PARA MÉDICOS

La Inteligencia Artificial (I.A.) ha venido a revolucionar las diferentes áreas de nuestra vida, incluyendo educación, trabajo y también la salud. En los últimos años, hemos visto avances en las técnicas de diagnóstico y tratamiento gracias al uso de esta herramienta. Por ejemplo, ahora existen modelos que pueden predecir el desarrollo de enfermedades a partir de imágenes diagnósticas, como el cáncer de mama a partir de mamografías [1], o identificar lesiones malignas en la piel a partir de simples fotografías [2]; por mencionar algunas de las aplicaciones más conocidas.

Cabe resaltar, que muchas de estas herramientas buscan ser apoyo para los médicos, es por eso que también la I.A. está siendo utilizada para automatizar tareas que consumen mucho tiempo y que fácilmente pueden ser realizadas por una computadora. Ejemplo de esto último son las herramientas de segmentación de regiones de interés, registro de imágenes y conversión de voz a texto para récords médicos.

DESARROLLO DE HERRAMIENTAS DE I.A. DESDE GUATEMALA

Actualmente, desde el Laboratorio de Investigación Biomédica de Universidad Galileo hemos contribuido al desarrollo de herramientas de apoyo diagnóstico. Específicamente, se han trabajado sistemas en cardiología para la detección de isquemias miocárdicas [3], además de sistemas de detección y seguimiento de músculos en ultrasonido para el análisis y detección de lesiones[4].

Gracias a estas investigaciones, hemos representado a Guatemala en Conferencias importantes de la comunidad de I.A. aplicada a salud. El año pasado fuimos parte del comité organizador de la conferencia Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022) que se realizó en Singapur, en colaboración con investigadores de universidades como Stanford, Johns Hopkins, Oxford, e Imperial College London; y empresas como IBM, NVIDIA y Siemens Healthineers.

Este año continuaremos formando parte del comité organizador de MICCAI 2023 que se realizará en Canadá y estaremos apoyando en otras conferencias de renombre como International Symposium on Medical Information Processing and Analysis (SIPAIM 2023) y Neural Information Processing Systems (Neurips 2023).

Futuros Proyectos

Desde Universidad Galileo, queremos continuar aportando a la comunidad médica y científica, es por eso que actualmente estamos trabajando proyectos de análisis de imágenes enfocados en las necesidades de nuestro país.

El próximo año seremos sede de la Conferencia SIPAIM (Symposium on Medical Information Processing and Analysis) 2024, que se llevará a cabo por primera vez en Centroamérica. Esta conferencia reúne investigadores y expertos en el campo de la ingeniería biomédica centrándose en las áreas de imágenes médicas, tecnologías médicas y sus diferentes aplicaciones.

[1] A. Yala et al.,” Multi-Institutional Validation of a Mammography-Based Breast Cancer Risk Model”, Journal of Clinical Oncology, 40:16, 1732-1740, doi: 10.1200/JCO.21.01337

[2] A. Esteva et al., “Dermatologist-level classification of skin cancer with deep neural networks,” Nature, vol. 542, no. 7639, pp. 115–118, Feb. 2017, doi: 10.1038/ nature21056.

[3]A. Lara-Hernandez et al., “Deep Learning-Based Image Registration in Dynamic Myocardial Perfusion CT Imaging,” IEEE Trans. Med. Imaging, pp. 1–1, 2022, doi: 10.1109/TMI.2022.3214380.

[4]C. Leitner et al., “A Human-Centered MachineLearning Approach for Muscle-Tendon Junction Tracking in Ultrasound Images,” IEEE Trans. Biomed. Eng., vol. 69, no. 6, pp. 1920–1930, Jun. 2022, doi: 10.1109/ TBME.2021.3130548.