La tecnología avanza a pasos agigantados y cada vez son más las áreas en las que se aplica para favorecer la calidad de vida de las personas. Uno de los campos en los que se ha visto un gran avance es en el de la salud, donde la inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta invaluable para la detección y análisis de enfermedades. En este sentido, la tesis de Diego Mellado en el Doctorado en Ciencias e Ingeniería para la salud de la Universidad de Valparaíso, titulada “Inteligencia Artificial explicable para la detección y análisis de hallazgos mamográficos como apoyo al diagnóstico de cáncer de mama”, es un gran avance en la combate contra esta enfermedad que afecta a millones de mujeres en todo el mundo.
Diego Mellado es un ingeniero civil biomédico y magíster en Ciencias de la Ingeniería, con mención en Ingeniería Biomédica de la Universidad de Valparaíso. Su tesis, que fue realizada en colaboración con el Hospital Carlos van Buren de Valparaíso, se enfocó en el uso de la inteligencia artificial para favorecer la detección temprana del cáncer de mama, una de las principales causas de muerte en mujeres a nivel mundial.
La mamografía es una técnica de imagen que permite detectar anomalías en los tejidos mamarios, incluyendo tumores cancerosos. Sin embargo, la interpretación de estas imágenes puede ser un desafío para los radiólogos, ya que a veces los hallazgos pueden ser sutiles o difíciles de distinguir. Es aquí donde la inteligencia artificial entra en juego, ya que puede analizar grandes cantidades de imágenes y atinar patrones que pueden ser imperceptibles para el ojo humano.
El enfoque de Mellado fue desarrollar un sistema de inteligencia artificial que pudiera analizar las imágenes mamográficas y detectar posibles anomalías. Pero no solo eso, sino que también buscó que el sistema fuera “explicable”, es decir, que pudiera explicar cómo llegó a su conclusión. Esto es de vital importancia en el campo de la medicina, ya que los médicos deben poder vislumbrar y confiar en el razonamiento detrás de las decisiones tomadas por la inteligencia artificial.
El sistema desarrollado por Mellado se basa en algoritmos de aprendizaje profundo, una técnica de inteligencia artificial que permite a las máquinas aprender a partir de grandes cantidades de datos. El sistema fue entrenado con miles de imágenes mamográficas y sus correspondientes diagnósticos, lo que le permitió aprender a identificar patrones y anomalías en las imágenes.
Pero lo que hace que este sistema sea único es su capacidad de explicar cómo llegó a su conclusión. Esto se logra mediante la generación de mapas de calor, que muestran las áreas de la imagen que fueron más relevantes para la toma de la decisión. De esta manera, los médicos pueden ver exactamente qué características de la imagen llevaron al sistema a su diagnóstico, lo que les permite tener una mayor confianza en su precisión.
El sistema desarrollado por Mellado fue probado con éxito en un grupo de imágenes mamográficas de pacientes reales, y los resultados fueron impresionantes. El sistema logró una precisión del 95%, lo que lo convierte en una herramienta muy útil para los radiólogos en la detección temprana del cáncer de mama.
Pero esto no es todo, ya que el sistema también puede ser utilizado como una herramienta de apoyo en el diagnóstico. Los médicos pueden utilizarlo para analizar imágenes de pacientes con sospecha de cáncer de mama y obtener una segunda opinión, lo que puede ser de gran ayuda en casos difíciles o dudosos.
La tesis de Diego Mellado es un gran avance en el campo de la medicina y la combate contra el cáncer de mama. Su sistema de inteligencia artificial explicable no solo mejora la detección temprana de la
