El Tecnológico de Monterrey lleva a cabo investigaciones para mejorar las cirugías mínimamente invasivas con el apoyo de Inteligencia Artificial (IA). Los proyectos de investigación de esa institución de educación superior se concentran en tres campos: 1) acelerar la detección y diagnóstico de enfermedades gastrointestinales; 2) la clasificación de cálculos renales, y 3) dar seguimiento preciso del instrumental quirúrgico utilizado en cirugías endoscópicas.
Para que este esfuerzo alcance los máximos estándares de precisión y se entreguen a la población diagnósticos más precisos y oportunos, la Escuela de Ingeniería y Ciencias (EIC) del Tecnológico hizo un llamado a la comunidad médica mexicana para aportar datos en mayor escala y con ellos alimentar y perfeccionar los modelos.
“Es vital que los médicos de todas las especialidades superen su reticencia a unirse a proyectos de inteligencia artificial, que no solamente les ayudará a mejorar sus capacidades de detección, diagnóstico y tratamiento, sino que también tendrán impactos sustanciales en beneficio de la sociedad en su conjunto”, enfatiza Gilberto Ochoa, investigador de la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, Campus Guadalajara.
Atención a enfermedades gastrointestinaleas
La endoscopía gastrointestinal se utiliza para examinar visualmente el tracto digestivo, incluyendo el esófago, el estómago y el colon, e identificar padecimiento como colitis ulcerativa, enfermedades celiacas, pólipos, alteración de los tejidos, entre otros.
Apoyados en imágenes fijas y videos que se obtienen con esta exploración, los médicos pueden distinguir los tejidos sanos de los que han sido afectados por enfermedades, para tomar las acciones pertinentes, e indicar tratamientos.
De acuerdo con el Doctor Ochoa, este procedimiento se vuelve más efectivo y acertado al integrar inteligencia artificial en diversas etapas comenzando con la captura de las imágenes fijas y en video que se capturan desde la cámara de los endoscopios, hasta los procesos de análisis e interpretación.
“El endoscopio puede moverse en varios ángulos, pero únicamente puede mostrar una imagen frontal. Al inspeccionar por dentro el cuerpo humano, es difícil tener un mapa tridimensional y llevar un registro preciso de las zonas que se han revisado”, explica. “La inteligencia artificial está ayudando a crear mapas tridimensionales muy similares a los que hacen los vehículos autónomos mediante las redes neuronales para facilitar su avance mediante la detección de elementos como semáforos, carriles y peatones”, añade el catedrático.
Lo anterior ha sido posible al añadir una capa de Deep Learning (DL) a la que se alimenta con horas y horas de video, además de numerosas imágenes que contienen muy distintos tipos de información visual para enriquecer los modelos y hacerlos más robustos.
Clasificación de cálculos renales
Un procedimiento mínimamente invasivo, la ureteroscopía es un procedimiento que ayuda a los urólogos a observar el interior del uréter y la pelvis renal, facilitando el diagnóstico de diversas afecciones en las vías urinarias como los cálculos renales. Sin embargo, su clasificación en términos de tamaño, textura y color puede tomar bastante tiempo y ser complicado por lo que puede beneficiarse del uso de la inteligencia artificial.
El Tecnológico de Monterrey ha establecido una colaboración con el Centro de Investigación Automática de Nancy de la Universidad de Lorraine en Francia, para realizar la clasificación endoscópica de los cálculos renales. Han compartido cientos de horas de video de procedimientos médicos, que luego se analizan mediante IA para hacer una mejor interpretación de las imágenes y hacerlas más comprensibles para los urólogos.
Al igual que en la endoscopía gastrointestinal, en la ureteroscopía también pueden crearse mapas tridimensionales para el estudio de los cálculos renales y realizar el análisis morfoconstitucional para lograr una clasificación más acertada. La IA puede ir un paso más allá al ayudar a categorizar a los más comunes con mayor precisión, al tiempo de ir ampliando el conocimiento sobre los cálculos raros y reduciendo los sesgos al momento de introducir los algoritmos cuando se entrenan con datos limitados.
Asimismo, la IA ofrece la posibilidad de realizar diagnósticos casi en tiempo real, lo que puede ayudar a iniciar tratamientos como cambios en la dieta o medicación de manera más oportuna, y depender menos del análisis de laboratorio que pueden tardar semanas, proporcionando una atención más eficiente y mejorando la calidad de vida del paciente.
Rastreo de instrumental médico
El seguimiento del instrumental médico durante las cirugías mínimamente invasivas es otro de los focos del proyecto liderado por el investigador Gilberto Ochoa. Uno de los principales desafíos a los que se enfrentan las cirujanas y los cirujanos en estas intervenciones, indica, es la segmentación de los instrumentos, es decir, la capacidad de identificar y ubicar cada herramienta en tiempo real dentro del entorno quirúrgico.
La inteligencia artificial (IA), junto con el Deep Learning, se está probando como una herramienta clave para abordar este problema.
El entorno quirúrgico puede ser extremadamente complejo, especialmente en las cirugías mínimamente invasivas, donde un campo de visión limitado y condiciones de iluminación extremas complican aún más el trabajo del cirujano. La presencia de factores disruptivos como sangrado, imágenes sobreexpuestas o con poca iluminación, humo y reflejos puede afectar también las tasas de detección en revisiones endoscópicas, disminuyendo la efectividad de los algoritmos de visión por computadora (computer vision).
Estos factores, combinados con la falta de información visual clara y la dificultad para manipular los instrumentos quirúrgicos, pueden aumentar significativamente el riesgo para el paciente. “Aquí es donde la IA entra en juego, ayudando a los cirujanos a superar estas limitaciones y mejorando la precisión y seguridad durante el procedimiento”, enfatiza Ochoa.
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