A través de la inteligencia artificial (IA), un grupo especialistas crean biomarcadores imagenológicos para detección temprana y pronóstico en enfermedades crónico degenerativas como osteoartritis, cáncer de mama y pie diabético.

 

Los encargados del desarrollo tecnológico son científicos del programa de Ingeniería en Comunicaciones y Electrónica de la Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica (ICE-UAIE), en combinación con la Escuela de Medicina Molecular de la Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ).

 

Por medio de técnicas de visión computacional, los investigadores buscan hallar biomarcadores imagenológicos que sean económicos y permitan revelar de forma temprana cuando una persona da señales o cambios de estructura que inducen el desarrollo de enfermedades crónico degenerativas.

 

El proyecto es como un modelo matemático que relaciona mediciones sobre imágenes radiológicas específicas, cuyos resultados pueden dar indicios y orientar los aspectos de especial atención al paciente, comentó el líder de este estudio, Jorge Issac Galván Tejada.

 

En entrevista con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), Galván Tejada dijo que la relación de variables de biomarcadores es como un punto de referencia de efectividad predictiva, lo que aligera el trabajo del médico radiólogo.

 

“Este modelo es un auxiliar computacional que promoverá el diagnóstico y detección temprana, para el eficiente y eficaz uso de recursos sanitarios, como impacto directo en la vida de los pacientes”, explicó.

 

El investigador añadió que el producto ha recibido buena aceptación en el sector médico, ya que se potencia el abordaje mediante innovación en las técnicas imagenológicas, así como los sistemas para la creación de diagnóstico asistido.

 

En cuanto a la osteoartritis, el método presenta un mayor avance, donde el equipo busca con imagenología de rayos X o resonancia magnética, alguna evidencia clínico radiológica-temprana que indique el porcentaje de riesgo de los pacientes a desarrollar el padecimiento.

 

“Si bien esto no es para la detección y predicción temprana de la enfermedad, sería una herramienta útil para la identificación de factores de riesgo”, señaló.

 

“Lo hacemos con imágenes radiológicas de rayos X. Con esto se podrá hacer un tamizaje en la población objetivo por rango de edad de forma periódica mediante radiografía de rodilla y poder identificar factores de riesgo y cierta predisposición a la enfermedad”, apuntó.

 

En cuanto al pie diabético, manifestó que pretenden crear una herramienta de software móvil e imagenología, para que el profesional de la salud pueda clasificar, estatificar, diagnosticar, pronosticar y facilitar las decisiones del padecimiento.

 

“Nuestro objetivo es que a través de algoritmos de visión computacional, reconocimiento de patrones y de inteligencia artificial se detecte el perímetro, área, ubicación y demás variables de la herida de pie diabético”, detalló.

 

“Así como el tipo de tejido que presenta, en qué estado se encuentra. Todo esto sería a través de una fotografía simple, tomada desde un teléfono celular inteligente”, subrayó.

 

El experto puntualizó que una vez terminado el modelo matemático, buscaran hacer una aplicación móvil (app) de nombre e-Health, donde se meterán los datos clínicos del paciente y mediante IA se generará un prediagnóstico del factor de riesgo del paciente. sl