| Año 6 • No. 257 • Febrero 26 de 2007 | Xalapa • Veracruz • México |
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Alzheimer,
cáncer y disfunciones intestinales, primeras áreas
de aplicación |
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Disminuyen
las probabilidades de error en los tratamientos: Acosta |
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| Basados
en el análisis matemático de cientos de historias clínicas
y la experiencia de médicos especialistas, científicos
de la Universidad Veracruzana (UV) han “entrenado” a sistemas
de cómputo (a través de algoritmos) para reconocer,
clasificar e interpretar síntomas, hacer diagnósticos
y formular predicciones médicas que disminuyen las probabilidades
de error en los tratamientos. Alzehimer, cáncer cervicouterino y de mama, así como disfunciones intestinales, entre ellas la colitis ulcerosa y la enfermedad de Crohn, son los padecimientos a los que los investigadores de la Facultad de Física e Inteligencia Artificial de la UV han enfocado los primeros modelos y prototipos. “Lo que hacen los algoritmos es analizar grandes volúmenes de información para extraer reglas generales o conocimientos implícitos, y saber, por ejemplo, cuáles de los síntomas o las características que en la historia clínica del paciente han sido, son o serán determinantes para desarrollar la enfermedad”, explicó Gabriel Acosta Meza, uno de los responsables de la investigación. Dijo que estas acciones, aunque parecen sencillas, se complican entre más factores determinan la presencia o ausencia de una enfermedad, y explicó que los algoritmos y modelos matemáticos, a través de sistemas de cómputo, pueden analizar miles de registros y relacionarlos entre sí para encontrar patrones ocultos. |
 Nicandro Cruz |
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 Gabriel Acosta Meza |
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A estos procesos –que los expertos llaman “minería
de datos”– se debe que los sistemas puedan extraer, por
ejemplo, un modelo gráfico que pueda predecir que la persona
que fuma, no hace ejercicio, consume muchas carnes rojas, tiene un
promedio de edad determinado o ciertos hábitos, tiene cierto
porcentaje de propensión a sufrir un paro cardiaco, comentó
el investigador Nicandro Cruz. Explicó que estos algoritmos le dan “formalidad al conocimiento de los expertos” porque sin tratar de sustituirlos, los apoyan en la toma de decisiones por ser una herramienta que matemáticamente analiza casos, probabilidades y relaciones entre factores, tanto en variables de historias clínicas como en imágenes (radiografías, resonancia magnética o ultrasonidos, entre otras). Después del análisis, señaló Acosta Meza, la máquina es capaz de determinar cuáles rasgos o patrones sugieren el diagnóstico, y esto resulta fundamental no sólo para los especialistas, sino para aquellos médicos de zonas marginadas que tienen que ver una gran cantidad de casos, algunos de ellos altamente especializados, y que no cuentan con tiempo suficiente para discutir el caso con colegas o recursos para hacer más pruebas y afianzar el diagnóstico. Además, mediante estos sistemas es posible reducir los tiempos de aprendizaje de jóvenes estudiantes o principiantes en la materia, pues sirve también para entrenamientos: “En Inglaterra, por ejemplo, el tiempo promedio para que un patólogo pueda aprender a diagnosticar son cinco años, con algoritmos este podría reducirse considerablemente”. Para Nicandro Cruz, cuyas investigaciones se han enfocado al cáncer de seno, lo importante de esta propuesta universitaria es la herramienta propia de la inteligencia artificial, pues ayuda a “validar con números el conocimiento intuitivo, cualitativo y generado por la experiencia de los médicos expertos”. De acuerdo con este investigador, los algoritmos se diseñan a partir de mediciones y minería de datos, mediante el uso de técnicas propias de esta área, como las redes neuronales, los árboles de decisión o los modelos gráficos. Reconoció también que muchos médicos son escépticos a ésta y otras herramientas que implican el uso de la tecnología, pero aseguró que los investigadores deben empezar por explicar perfectamente los alcances de los modelos y aceptar también sus limitaciones, además de convencerlos de que apoyarse en los sistemas de diagnóstico puede resultar positivo tanto para médicos como para pacientes. Aunque la investigación y el desarrollo de estos modelos fue iniciado (para Alzheimer) por ambos investigadores en la Universidad de Sheffield, Inglaterra, informaron que actualmente ya trabajan con radiólogos y patólogos veracruzanos en estudios enfocados a cáncer cervicouterino, mamario y disfunciones intestinales. Las investigaciones y el desarrollo de los modelos matemáticos se realizan en la Facultad de Física e Inteligencia Artificial de la Universidad Veracruzana, en Xalapa. Más detalles de los proyectos disponibles en: www.uv.mx/mdyai. |
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