El artículo presenta un algoritmo de inteligencia artificial diseñado para asistir a los médicos en la evaluación del grado de edema macular diabético
Por Martha Delgado | Campus Cuernavaca - 13/09/2024 Fotos Martha Delgado

Atoany Fierro, profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec campus Cuernavaca, publicó un estudio sobre un algoritmo de inteligencia artificial diseñado para asistir a los médicos en la evaluación del grado del edema macular diabético en la revista científica Applied Sciences.

El artículo publicado el pasado 18 de agosto, se titula: "A Comprehensive Approach for an Interpretable Diabetic Macular Edema Grading System Based on ConvNeXt", y fue realizado en colaboración con las investigadoras Mariko Nakano y Zaira García del Instituto Politécnico Nacional.

El artículo presenta un algoritmo de inteligencia artificial diseñado para asistir a los médicos en la evaluación del grado de edema macular diabético, el cual es una complicación del ojo que afecta a las personas con diabetes.

Este estudio facilita la detección médica y resalta la importancia de hacer sistemas comprensibles y utilizables en la práctica clínica.

"Este estudio es un trabajo de frontera, es decir, que nadie lo había hecho... nadie más había propuesto un algoritmo así. De esa manera, contribuimos al conocimiento científico", explicó Atoany Fierro, profesor autor del artículo.

 

El artículo fue sometido a revisión en la revista Applied Sciences, donde el editor lo envió a tres expertos en el área.
Atoany Fierro, profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec campus Cuernavaca, publicó un artículo científico en la revista Applied Sciences el pasado 18 de agosto.

 

Una mirada más clara a los diagnósticos médicos

El estudio comenzó con la formulación de la hipótesis de que debía existir un sistema interpretable para asistir en el diagnóstico del edema macular.

El nuevo algoritmo combina redes neuronales U-Net con ConvUNext, una arquitectura que incorpora mecanismos de atención para enfocar las características más relevantes de las imágenes médicas.

 

"Las combinaciones de estas arquitecturas neuronales permite una detección más precisa y una explicación visual de los resultados".- Atoany Fierro.

 

"Las combinaciones de estas arquitecturas neuronales permite una detección más precisa de los exudados y una explicación visual de los resultados, algo que es esencial para que los médicos usen esta tecnología".

Tras varios experimentos y ajustes en el método, el equipo logró resultados satisfactorios demostrando que su enfoque era competitivo y único en cuanto a interpretabilidad.

 

Este estudio destaca la capacidad de la inteligencia artificial para mejorar la precisión en la detección médica, así como resalta la importancia de hacer sistemas comprensibles y utilizables en la práctica clínica.
Atoany Fierro, profesor de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tec campus Cuernavaca, publicó un artículo científico en la revista Applied Sciences el pasado 18 de agosto.

 

Etapas del algoritmo y beneficios para la práctica clínica

Este algoritmo ofrece una interpretación visual clara, permitiendo a los médicos entender cómo se llega a cada diagnóstico.

El proceso del algoritmo consta de cuatro etapas que incluyen:

  1. La detección de exudados
  2. La identificación de la ubicación del disco óptico
  3. La medición de la distancia entre los exudados y la mácula
  4. La clasificación del edema en tres grados

Este enfoque no solo mejora la precisión, sino que también permite a los médicos verificar visualmente los resultados.

El sistema tiene beneficios importantes para los médicos y pacientes

  • Para los médicos, proporciona una herramienta rápida y confiable que puede reducir el riesgo de errores diagnósticos.
  • Para los pacientes ofrece una solución accesible, mejorando diagnósticos precisos y reduciendo tiempos de espera para el tratamiento.

"Estoy seguro de que la inteligencia artificial evolucionará para encontrar correlaciones más profundas y desarrollar tratamientos innovadores", concluyó el profesor Fierro.

 

 

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