El científico Héctor Gabriel Acosta Mesa, del Centro de Investigación en Inteligencia Artificial (CIIA) de la Universidad Veracruzana, diseñó un sistema que auxilia en el diagnóstico de lesiones cancerígenas, mediante el uso de la colposcopía.

En entrevista con la Agencia Informativa del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) el especialista detalló que el sistema se vale de la información visual aportada por una serie de imágenes, de las cuales se extraen patrones que permiten el aprendizaje automático de la máquina.

El aprendizaje automático es información ingresada al sistema, que es aportada por los especialistas en colposcopía que, a través de un modelo matemático, aprende las relaciones entre las distintas características de la imagen y de esta forma facilita el diagnóstico basado en factores cuantitativos, refirió.

Acosta Mesa comentó que el proyecto está financiado por el Fondo Sectorial de Investigación en Salud; además, dijo que en la primera fase se trabajó con 200 pacientes para entrenar el sistema.

Asimismo, explicó que el sistema funciona cuando un médico realiza la colposcopía a través de la observación del cérvix y la aplicación de un reactivo.

“Después de limpiar mucosidad del área, observa y emplea el reactivo que produce un efecto acetoblanco, en donde las células que están en transformación muestran núcleos grandes, lo que impide el paso de la luz. Por tal motivo, durante la reacción se observa una lesión similar a la escarcha”, abundó.

Resaltó que la reacción tiene un tiempo aproximado de 15 minutos, por lo que es difícil y subjetiva la evaluación de cada experto; no obstante, el objetivo es estandarizar el proceso y ayudar en el diagnóstico, mediante la máquina de evaluación en términos matemáticos.

También mencionó que el proyecto sugiere que el análisis se haga con el mismo equipo que realiza la colposcopía y sea un apoyo para la toma de decisiones del médico.

“No se busca sustituir sino apoyar. Por ejemplo, si en una clínica rural no cuentan con un experto en colposcopía, este sistema podría brindar un primer diagnóstico para referir a las personas a especialistas”, sostuvo.

Precisó que se agregarán al sistema algunas características para mejorar su predicción, ya que por ahora sólo toma en cuenta el cambio acetoblanco y hay que considerar otras precisiones como mosaicos y puntilleos, que son patrones vasculares que los expertos también toman en cuenta.

Otros datos clínicos de la paciente que se considera añadir son: edad, si es fumadora, si tiene hijos, entre otros.

Información:Notimex

Imagen: ClikiSalud.net