El recientemente creado Laboratorio Nacional de Artificial Intelligence busca fortalecer el diagnóstico temprano y la equidad en la atención médica.
Con el lanzamiento del Laboratorio Nacional de Artificial Intelligence 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 artificial intelligence (AI) 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.
AI contra el cáncer de mama
Uno de los proyectos más avanzados es el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo or 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 protocols de tratamiento con AI, the 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.
