La detección de anomalías o células en mitosis en muestras de sangre mediante inteligencia artificial (IA) es un área de investigación y desarrollo emergente con importantes implicaciones en la medicina y la biología, la detección de células en mitosis anormales en muestras de sangre puede ser indicativa de diversas enfermedades, como ciertos tipos de cáncer.
Y es que Eduardo Diaz Gaxiola doctorando del programa en Ciencias de la Información que ofrece la Facultad de Informática Culiacán (FIC) de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS) lleva a cabo investigación de sobre detección de células mitóticas con el propósito de acelerar el diagnóstico de cáncer de mama mediante toma de muestras de sangre.
“La investigación se centra en la aplicación de aprendizaje profundo en muestras de sangre para detectar la presencia del proceso mitótico dentro de las células y así contribuir a determinar la presencia de indicios de cáncer de mama. Esto busca apoyar a los médicos expertos mediante el desarrollo de herramientas basadas en inteligencia artificial”, explicó.
Sostuvo que la técnica de IA que utiliza para la detección de objetos es la denominada Solo Mira Una Vez (YOLO, por sus siglas en inglés) y se caracteriza por su alta velocidad y precisión en la detección de objetos en tiempo real; es una técnica de vanguardia en la detección de objetos que ofrece una combinación única de alta velocidad y precisión, lo que la convierte en una herramienta poderosa para una amplia gama de aplicaciones en visión por computadora y procesamiento de imágenes.
Díaz Gaxiola destacó que este trabajo es multidisciplinario, por su parte, mencionó que está a cargo de la ciencia de datos, utilizando aproximadamente 15 mil imágenes de instituciones de salud; además, se cuenta con un equipo especializado en ciencias médicas y biológicas para complementar el análisis.
Manifestó que la importancia de esta investigación radica en acelerar el proceso de diagnóstico de esta enfermedad. “Contribuir a agilizar los procesos del primer diagnóstico significa que los expertos no tendrán tanto trabajo para identificar las anomalías en las imágenes de muestra”, reiteró.
Finalmente, Eduardo Díaz Gaxiola expresó su gratitud hacia su tutor, el doctor Arturo Yee Rendón, por su orientación en esta investigación multidisciplinaria. Además, destacó que este tipo de estudios aún son escasos en México, por lo que considera que esta investigación representa una gran oportunidad para contribuir al avance científico en el país.
