Con IA, Escom optimiza diagnóstico de cáncer renal

Alumnos y profesores desarrollaron una herramienta basada en aprendizaje profundo para detectar masas renales sospechosas

Estudiantes y profesores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) trabajan en el desarrollo de una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) basada en aprendizaje profundo y la utilización de redes neuronales artificiales, para detectar masas renales sospechosas que pueden constituir signos de cáncer, con lo cual buscan optimizar y reducir los tiempos en el diagnóstico que realizan los especialistas médicos.

La alumna María de Jesús Ángeles Escamilla (de la Licenciatura en Ciencia de Datos) y los estudiantes Diana Valeria Martínez Bribiesca y Ethan Axel Yáñez Torres (de Ingeniería en Inteligencia Artificial), todos adscritos a la Escuela Superior de Cómputo (Escom) desarrollan el proyecto denominado: “Identificación de Masas Renales en Tomografías Computarizadas mediante Aprendizaje Profundo”, bajo la asesoría de los profesores Benjamín Luna Benoso y Alberto Jesús Alcántara Méndez.

María de Jesús Ángeles explicó que el proyecto nació por una experiencia vivida con su madre: “Cuando inicié la carrera, a mi mamá le detectaron cáncer renal y a pesar de que todas las personas sabemos de esta enfermedad, no dimensionamos lo que esto significa hasta que alguien cercano lo padece”.

Desde su ámbito de formación, la joven politécnica realizó una investigación documental sobre la enfermedad. “Entonces nació la idea de hacer un proyecto que ayude a este sector de la sociedad. Encontré que ciertas técnicas de la IA se utilizan en el diagnóstico del cáncer de piel y ojo”.

Detalló que el tratamiento del cáncer renal -a diferencia de otros tipos de cáncer- no es tratado siempre con quimioterapia o radioterapia, porque tiene menos del 5 por ciento de efectividad. “Por ello la única opción viable es la cirugía, motivo por el cual es extremadamente importante identificar con precisión la masa renal”, puntualizó.

“Con tomografías computarizadas de la parte abdominal, en la que se encuentran los riñones, debidamente señaladas por los especialistas donde se encontraron las masas renales, nos dimos a la tarea de entrenar una red neuronal (herramienta de Inteligencia Artificial) para que aprendiera a identificar estas masas de forma más rápida, con lo cual se optimizarán los tiempos de diagnóstico”, manifestó.

Expresó que la tomografía viene señalada con diferentes intensidades (de color); todo esto lo aprende la red neuronal y las identifica como un tejido normal o anormal, el tamaño, ubicación y forma.

Diana Valeria Martínez explicó que con esta herramienta tecnológica se puede obtener un modelo en tercera dimensión del órgano con el tejido que compone la masa dentro del riñón. Informó que en 2022 en nuestro país se reportaron 6 mil 427 casos nuevos y de éstos se registraron 3 mil 379 muertes por cáncer de riñón.

Para mi trabajo terminal -dijo- quería hacer un proyecto que tuviera un impacto social: “Apoyar con nuevas tecnologías al diagnóstico de problemas de salud, representó para nosotros darle un nuevo significado a lo que estamos estudiando”.

Por su parte, Ethan Axel Yáñez subrayó que los síntomas en el cáncer renal son más tardíos que en otros tipos de cáncer y, por ello, en muchas ocasiones cuando se detecta ya se encuentra en etapas avanzadas.

Consideró que es importante utilizar los recursos de la Inteligencia Artificial (IA) en lo que sí vale la pena, porque en muchos casos sólo se utiliza para el entretenimiento, lo que representa un potencial mal utilizado. “Tenemos que emplear la potencia del cómputo y la IA en proyectos que tengan un impacto en la vida de las personas”, aseguró.

Los jóvenes politécnicos enfatizaron que la herramienta desarrollada mediante este proyecto no sustituye el criterio médico, sino que proporciona delimitaciones objetivas como base para el análisis clínico especializado.

Los profesores de la Escom, Benjamín Luna y Alberto Jesús Alcántara coincidieron en que los jóvenes que desarrollan proyectos innovadores son el ejemplo que refresca el área de estudio de su escuela, al tiempo que construyen el prestigio de esta casa de estudios.