9 December, 2024 Revista Digital sobre Patentes, Marcas y Propiedad Intelectual

Diseñan sistema inteligente de diagnóstico clínico

Por Armando Bonilla

Ciudad de México. (Agencia Informativa Conacyt).- Un equipo de investigación del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) desarrolló un sistema de diagnóstico y gestión hospitalaria, el cual fue probado e implementado en el Hospital Naval de Lázaro Cárdenas, en Michoacán; ahora busca replicarlo en otras instituciones de Puebla pero con un sistema de diagnóstico automatizado, con capacidad para identificar y diagnosticar un grupo específico de enfermedades.

En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, Leopoldo Altamirano Robles, director general del INAOE, explicó que se trata de una línea de investigación que implicó varios años de trabajo hasta llegar a la implementación de la red médica y validar su efectividad. Gracias al trabajo de varios laboratorios del instituto, evolucionará hacia los diagnósticos médicos automatizados que en una etapa temprana serán complementarios al diagnóstico de los doctores pero que en el largo plazo se busca sean altamente confiables.

El origen del proyecto

“La primera etapa radicó en realizar un diagnóstico de la tecnología con que contaba el hospital y cuáles eran las principales necesidades que tenían las personas que ahí laboran. En una segunda etapa instalamos la red computacional y se desarrolló un software de control de esa red”.

400Implementará INAOE sistema inteligente de diagnóstico para diversas enfermedades - Leopoldo Altamirano.pngUna vez que se instaló la red y se probó el softwaredesarrollado, el proyecto avanzó a una tercera etapa durante la cual esa red fue validada por los usuarios, es decir, los empleados del hospital que harían uso de ella para gestionar aspectos tan básicos como la compra de insumos hasta la administración de expedientes clínicos y el diagnóstico a distancia de los pacientes.

En la siguiente fase de trabajo, el grupo tuvo que atender una problemática identificada en las etapas anteriores; el reto estaba relacionado con la parte de imagenología porque el hospital contaba con varios aparatos de rayos X analógicos.

“Teníamos la necesidad de convertir la imagen analógica en una digital para integrarla a los expedientes, así que desarrollamos una interfaz para equipo comercial de digitalización y lo instalamos”.

Asimismo, los investigadores aprovecharon un vínculo entre el hospital de Lázaro Cárdenas y el Hospital Naval en Veracruz para desarrollar un sistema de diagnóstico a distancia para aquellos casos donde el hospital de Michoacán no contara con especialistas y pudiera ser apoyado por los doctores de Veracruz.

“En este punto era fundamental dar acceso al hospital de Veracruz a los expedientes clínicos de los pacientes en Lázaro Cárdenas para que se pudiera hacer el diagnóstico, así que se compartió el software desarrollado y se agregó el hospital de Veracruz a la red”.

De acuerdo con el investigador, en esta etapa del proyecto, la parte innovadora fue el software de gestión desarrollado, el cual fue de los primeros en su tipo implementado en un hospital para ese momento (2011). “Una vez concluidas todas esas etapas, nuestro trabajo se limitó, durante dos años, a monitorear el funcionamiento de la red, darle mantenimiento y capacitar constantemente al personal que hace uso de ella”.

De la red de gestión al sistema de diagnóstico inteligente

La primera red desarrollada e implementada se trabajó con recursos del Fondo Sectorial de Investigación y Desarrollo en Ciencias Navales (Semar-Conacyt).

Aun cuando ese proyecto se dio por concluido tras el periodo de evaluación, recientemente fue retomado por el doctor Altamirano Robles ante la oportunidad de implementar la misma red en una serie de nuevos hospitales en Puebla; no obstante, el trabajo no se limitará a la transferencia tecnológica, pues aprovechará para probar una serie de algoritmos desarrollados por diversos grupos de investigación del INAOE orientados al diagnóstico médico automatizado —con base en el análisis de imágenes.

“Tenemos una nueva propuesta, aquí en el estado de Puebla, sobre todo en el municipio de San Andrés donde está el INAOE, ya que el gobierno local tiene planeado poner una clínica en cada junta auxiliar y nosotros ofrecimos donarles el software desarrollado para el hospital de Veracruz para que lo adapten y cuenten con un sistema hospitalario automatizado”.

Para concretar ese esfuerzo, se echará mano de proyectos que en el instituto se están trabajando desde hace varios años en torno al reconocimiento de imágenes, síntomas y características de enfermedades específicas.

“Por ejemplo, en la retinopatía diabética, tomaríamos un par de imágenes de los ojos y la computadora las analizaría con base en el conocimiento que se tiene de la enfermedad y estaría en condiciones de confirmar la enfermedad y proponer si el tratamiento a seguir es una cirugía u otra cosa”.

El grado de avance para esta tecnología varía de acuerdo con el padecimiento, por ejemplo, para el diagnóstico de leucemia, se desarrolló un sistema computacional que permite a los especialistas diagnosticarla con base en el cuadro clínico —imágenes principalmente— hasta con 70 por ciento de efectividad.

“Nuestro mayor reto será validar e implementar nuestros algoritmos diagnosticando a pacientes reales y hacerlo siempre bajo supervisión médica”. Finalmente, el investigador explicó que en el INAOE existen aproximadamente ocho proyectos relacionados con el diagnóstico de enfermedades con base en sistemas de imágenes, entre ellas, leucemia, cáncer cervicouterino y retinopatía diabética, en estos últimos proyectos él está involucrado.

LeopoldoAltamirano1805.pngDoctor Leopoldo Altamirano Robles

Estudió la carrera de computación en la Universidad Autónoma de Puebla, posteriormente realizó una maestría en ingeniería eléctrica con especialidad en computación en el Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) y más adelante un doctorado en informática en la Universidad Técnica de Múnich. En 2000, fundó el Laboratorio de Visión por Computadora del INAOE y en 2011 fue nombrado director de Desarrollo Tecnológico; en 2016, fue designado director general del instituto hasta 2021. Es miembro nivel II del Sistema Nacional de Investigadores (SNI).

 

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