Especialistas de la UNAM, la Universidad Autónoma de Metropolitana (UAM) y del Instituto de Perinatología desarrollan un software de inteligencia artificial para conocer el estado de salud de los bebés antes de nacer, que sería capaz de funcionar a distancia.
El objetivo es que los ginecólogos de localidades lejanas puedan tomar imágenes del ultrasonido de un feto y las envíen al Instituto de Perinatología, en la Ciudad de México, donde se analizarán con un sistema automático para detectar si existen alteraciones.
“La idea es, a través del análisis de imágenes, producir un diagnóstico. Por ejemplo, irrigación sanguínea en el cerebro fetal, con imágenes de ultrasonido dopler que miden directamente el flujo de sangre en el cerebro y el software lo analiza, se hace un estimado y se puede hacer una comparación del flujo normal contra algo anormal, que ya el experto o la experta recomendará”, detalló Fernando Arámbula Cosío, del Instituto de Investigaciones en Matemáticas Aplicadas y en Sistemas a través de Gaceta UNAM.
Pese al avance en el desarrollo del sistema interinstitucional, se plantea su aplicación hasta 2022 porque la investigación requiere de un equipo de cómputo de alto rendimiento.
El Sistema automático para apoyo en la evaluación, clasificación y asignación de riesgos en fetos con alteraciones en crecimiento funciona con algoritmos de inteligencia artificial que podrán estimar si un bebé se encuentra sano.
El programa revisará el tamaño del fémur, la circunferencia craneal, interpretará las contracciones del corazón del feto, entre otras características.
“Se puede entrenar un algoritmo con contracciones normales y cuando grabamos el video de un nuevo feto y vemos que la curva se encoge y expande, podríamos detectar anormalidades respecto a la población normal”, explicó Arámbula Cosío.
El proyecto será apoyado con los equipos de cómputo que la empresa Huawei donó a la UNAM, con lo que se espera que en breve pueda culminarse.
En este enlace puedes ver más detalles del sistema.
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Los servidores públicos afectados son Hugo Aguilar Ortiz, Lenia Batres Guadarrama y Giovanni Figueroa Mejía
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