El recientemente creado Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial busca fortalecer el diagnóstico temprano y la equidad en la atención médica.
Con el lanzamiento del Laboratorio Nacional de Inteligencia Artificial en junio, el Gobierno de México, a través del Instituto Potosino de Investigación Científica y Tecnológica (IPICYT) y su Centro Nacional de Supercómputo (CNS), impulsa una serie de proyectos enfocados en aplicar herramientas de inteligencia artificial (IA) al sector salud. Estas iniciativas buscan mejorar el diagnóstico, pronóstico y tratamiento de enfermedades mediante modelos predictivos y análisis automatizados de datos clínicos e imágenes médicas.
IA contra el cáncer de mama
Uno de los proyectos más avanzados es el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo o deep learning, para apoyar el diagnóstico temprano de cáncer de mama. La herramienta analiza mastografías y detecta anomalías con una precisión del 99%, ofreciendo diagnósticos con trazabilidad clínica.
El modelo fue diseñado específicamente para la población de San Luis Potosí, con el objetivo de extenderlo a otras entidades federativas y garantizar una atención oportuna y equitativa, especialmente en zonas rurales donde hay escasez de especialistas.
Además del cáncer de mama, el IPICYT y el CNS desarrollan proyectos interdisciplinarios que integran datos clínicos, imágenes médicas y biomarcadores para mejorar la detección y el tratamiento de enfermedades:
- Sistema de diagnóstico de enfermedades oculares: Utiliza imágenes de fondo de ojo para detectar retinopatía diabética, glaucoma y degeneración macular
- Predicción de enfermedades cardiovasculares: Analiza datos clínicos para prever el riesgo de infartos o accidentes cerebrovasculares
- Progresión de enfermedades neurodegenerativas: Emplea resonancias magnéticas e información clínica para anticipar la evolución del Alzheimer
- Análisis de voz para detectar trastornos neurológicos: Identifica signos de Parkinson mediante el estudio de patrones acústicos
- Diagnóstico temprano de EPOC: Evalúa pruebas de espirometría para detectar obstrucciones respiratorias incipientes
Otros proyectos exploran la optimización de protocolos de tratamiento con IA, la predicción pronóstica de cáncer testicular mediante análisis radiómico renal, y la identificación de biomarcadores tempranos del Alzheimer a partir del análisis proteómico del cerebro.
Asimismo, se desarrollan modelos para predecir la propensión a la diabetes y para estudiar la relación entre el metabolismo materno y el desarrollo fetal, con el fin de reducir riesgos neonatales.
