/ viernes 18 de noviembre de 2016

Usan inteligencia artificial para detectar enfermedades degenerativas

México.- A través de la inteligencia artificial (IA), un grupoespecialistas crean biomarcadores imagenológicos para deteccióntemprana y pronóstico en enfermedades crónico degenerativas comoosteoartritis, cáncer de mama y pie diabético. Los encargados del desarrollo tecnológico soncientíficos del programa de Ingeniería en Comunicaciones yElectrónica de la Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica(ICE-UAIE), en combinación con la Escuela de Medicina Molecular dela Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ). Pormedio de técnicas de visión computacional, los investigadoresbuscan hallar biomarcadores imagenológicos que sean económicos ypermitan revelar de forma temprana cuando una persona da señales ocambios de estructura que inducen el desarrollo de enfermedadescrónico degenerativas. El proyectoes como un modelo matemático que relaciona mediciones sobreimágenes radiológicas específicas, cuyos resultados pueden darindicios y orientar los aspectos de especial atención al paciente,comentó el líder de este estudio, Jorge Issac GalvánTejada. En entrevista con la Agencia Informativadel Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), GalvánTejada dijo que la relación de variables de biomarcadores es comoun punto de referencia de efectividad predictiva, lo que aligera eltrabajo del médico radiólogo.

“Este modelo es un auxiliar computacional que promoverá eldiagnóstico y detección temprana, para el eficiente y eficaz usode recursos sanitarios, como impacto directo en la vida de lospacientes”, explicó.

El investigador añadió que el producto ha recibido buenaaceptación en el sector médico, ya que se potencia el abordajemediante innovación en las técnicas imagenológicas, así comolos sistemas para la creación de diagnóstico asistido.En cuanto a la osteoartritis, elmétodo presenta un mayor avance, donde el equipo busca conimagenología de rayos X o resonancia magnética, alguna evidenciaclínico radiológica-temprana que indique el porcentaje de riesgode los pacientes a desarrollar el padecimiento.“Si bien esto no es para la detección y predicción temprana dela enfermedad, sería una herramienta útil para la identificaciónde factores de riesgo”, señaló.

“Lo hacemos con imágenes radiológicas de rayos X. Con estose podrá hacer un tamizaje en la población objetivo por rango deedad de forma periódica mediante radiografía de rodilla y poderidentificar factores de riesgo y cierta predisposición a laenfermedad”, apuntó. En cuanto alpie diabético, manifestó que pretenden crear una herramienta desoftware móvil e imagenología, para que el profesional de lasalud pueda clasificar, estatificar, diagnosticar, pronosticar yfacilitar las decisiones del padecimiento.“Nuestro objetivo es que a través de algoritmos de visióncomputacional, reconocimiento de patrones y de inteligenciaartificial se detecte el perímetro, área, ubicación y demásvariables de la herida de pie diabético”, detalló.

“Así como el tipo de tejido que presenta, en qué estado seencuentra. Todo esto sería a través de una fotografía simple,tomada desde un teléfono celular inteligente”, subrayó.

El experto puntualizó que una vezterminado el modelo matemático, buscaran hacer una aplicaciónmóvil (app) de nombre e-Health, donde se meterán los datosclínicos del paciente y mediante IA se generará unprediagnóstico del factor de riesgo delpaciente.

México.- A través de la inteligencia artificial (IA), un grupoespecialistas crean biomarcadores imagenológicos para deteccióntemprana y pronóstico en enfermedades crónico degenerativas comoosteoartritis, cáncer de mama y pie diabético. Los encargados del desarrollo tecnológico soncientíficos del programa de Ingeniería en Comunicaciones yElectrónica de la Unidad Académica de Ingeniería Eléctrica(ICE-UAIE), en combinación con la Escuela de Medicina Molecular dela Universidad Autónoma de Zacatecas (UAZ). Pormedio de técnicas de visión computacional, los investigadoresbuscan hallar biomarcadores imagenológicos que sean económicos ypermitan revelar de forma temprana cuando una persona da señales ocambios de estructura que inducen el desarrollo de enfermedadescrónico degenerativas. El proyectoes como un modelo matemático que relaciona mediciones sobreimágenes radiológicas específicas, cuyos resultados pueden darindicios y orientar los aspectos de especial atención al paciente,comentó el líder de este estudio, Jorge Issac GalvánTejada. En entrevista con la Agencia Informativadel Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), GalvánTejada dijo que la relación de variables de biomarcadores es comoun punto de referencia de efectividad predictiva, lo que aligera eltrabajo del médico radiólogo.

“Este modelo es un auxiliar computacional que promoverá eldiagnóstico y detección temprana, para el eficiente y eficaz usode recursos sanitarios, como impacto directo en la vida de lospacientes”, explicó.

El investigador añadió que el producto ha recibido buenaaceptación en el sector médico, ya que se potencia el abordajemediante innovación en las técnicas imagenológicas, así comolos sistemas para la creación de diagnóstico asistido.En cuanto a la osteoartritis, elmétodo presenta un mayor avance, donde el equipo busca conimagenología de rayos X o resonancia magnética, alguna evidenciaclínico radiológica-temprana que indique el porcentaje de riesgode los pacientes a desarrollar el padecimiento.“Si bien esto no es para la detección y predicción temprana dela enfermedad, sería una herramienta útil para la identificaciónde factores de riesgo”, señaló.

“Lo hacemos con imágenes radiológicas de rayos X. Con estose podrá hacer un tamizaje en la población objetivo por rango deedad de forma periódica mediante radiografía de rodilla y poderidentificar factores de riesgo y cierta predisposición a laenfermedad”, apuntó. En cuanto alpie diabético, manifestó que pretenden crear una herramienta desoftware móvil e imagenología, para que el profesional de lasalud pueda clasificar, estatificar, diagnosticar, pronosticar yfacilitar las decisiones del padecimiento.“Nuestro objetivo es que a través de algoritmos de visióncomputacional, reconocimiento de patrones y de inteligenciaartificial se detecte el perímetro, área, ubicación y demásvariables de la herida de pie diabético”, detalló.

“Así como el tipo de tejido que presenta, en qué estado seencuentra. Todo esto sería a través de una fotografía simple,tomada desde un teléfono celular inteligente”, subrayó.

El experto puntualizó que una vezterminado el modelo matemático, buscaran hacer una aplicaciónmóvil (app) de nombre e-Health, donde se meterán los datosclínicos del paciente y mediante IA se generará unprediagnóstico del factor de riesgo delpaciente.

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