La Nacion (Costa Rica) - Revista Dominical
Inteligencia artificial ayuda a detectar problemas de salud
UN MODELO COMPUTACIONAL DESARROLLADO EN EL TEC PERMITE UNA MAYOR PRECISIÓN PARA IDENTIFICAR TRASTORNOS EVIDENCIADOS EN RADIOGRAFÍAS
En el Hospital Nacional de Niños se hacen, como promedio, 10 estimaciones de edad ósea cada día. Con los hallazgos de estas revisiones, se puede detectar si hay alguna discordancia entre la edad real y el crecimiento óseo apropiado paraesaedad. Hasta ahora, este es un procedimiento que se ha hecho de manera manual, con la revisión de algunos parámetros en las radiografías. Este año, un innovador modelo computacional desarrollado en el Tecnológico de Costa Rica (TEC) se está convirtiendo en un aliado de primer orden para hacer esta revisión, al facilitar un proceso automatizado y, además, aumentar la precisión de las observaciones en un 42%. Los expertos detrás de este proyecto pertenecen al Grupo Parma (Pattern Recognition and Machine Learning Group) y comenzaron a trabajar en esto desde hace ocho meses. Su técnica se basa en una tendencia reciente de inteligencia artificial llamada Deep Learning, o aprendizaje profundo, que usa diferentes capas de datos para realizar estimaciones. En este caso los modelos se “entrenaron” tomando como referencia una base de datos de 12.000 imágenes de rayos X de la mano izquierda de niños y jóvenes de entre 0 y 19 años de edad. Es en esta población donde se identifica el gran porcentaje de trastornos de crecimiento. Las imágenes se obtuvieron de una base de datos de la Asociación Radiológica de Norte América (RSNA, por sus siglas en inglés) y conllevó un proceso de filtros para mejorar su calidad y, por ende, la efectividad del sistema. Saúl Calderón, quien forma parte de Grupo Parma y del grupo investigador detrás de este proyecto, asegura que hay mucho interés por aplicar esto en hospitales y que ya se está en conversaciones para que la aplicación pueda utilizarse de manera gratuita por el momento en el Hospital Nacional de Niños y el Max Peralta. Si bien los trastornos de crecimiento no son de riesgo de vida inmediato y la reacción para tratar el problema no requiere ser tan rápida, este aporte a la efectividad y la rapidez del proceso sí incide en la velocidad de detección. En octubre, el proyecto presentó un artículo en la prestigiosa Conferencia Internacional sobre el Procesamiento de Imágenes, donde se destacó su contribución teórica y se comprobó que uno de sus aportes es que con esta técnica se mejora el contraste y se elimina el ruido de las radiografías. “Demostramos que desde el TEC podemos contribuir no solo para echar a andar las cosas, sino también desde el punto de vista teórico”, agrega el investigador.