Un grupo de médicos y matemáticos brasileños logró crear un algoritmo capaz de analizar imágenes de resonancia magnética para detectar problemas en el embarazo y, así, evitar complicaciones en el feto y en la madre.
Con una tasa de aciertos del 93% en comparación con los médicos, la tecnología acelera el diagnóstico de problemas en el embarazo y podría implementarse en lugares remotos del país, que no cuentan con especialistas, dicen los investigadores.
Desarrollado por Impa (Instituto de Matemática Pura y Aplicada) y profesionales del grupo de salud Dasa, el algoritmo es capaz de identificar en las imágenes qué es líquido amniótico, sustancia que ayuda a proteger al feto y que también colabora en su desarrollo durante el embarazo. .
Heron Werner, médico a cargo de medicina fetal en Dasa en Río de Janeiro y uno de los miembros del grupo, explica que medir la cantidad de líquido amniótico es importante porque refleja el bienestar del feto. “La dinámica del líquido amniótico durante más o menos puede orientarnos en la búsqueda de alguna patología en el bebé”, dice.
La nueva tecnología puede, por ejemplo, ayudar en el diagnóstico de obstrucción en el esófago, un problema que evita que el feto beba el líquido; con esto, aumenta la cantidad de la sustancia en el útero, que se puede ver en la resonancia magnética. dice el doctor. También puede notar disfunciones en el sistema urinario del bebé, ya que esto reduce la cantidad de líquido amniótico que aparece en las imágenes.
Para llegar a estas conclusiones, los investigadores utilizaron 700 imágenes de resonancia magnética en 3D. Se utilizaron para entrenar la inteligencia artificial, que fue ayudada además por una tecnología llamada redes neuronales convolucionales.
«Estas redes son como una simulación muy simple de un cerebro humano trabajando dentro de la computadora. Tiene neuronas y sinapsis artificiales, que en el cerebro real son las conexiones entre neuronas, y simula estas neuronas para que el algoritmo pueda aprender», dice. Roberto Oliveira, investigador de Impa a cargo de la investigación.
Con estas redes neuronales, el algoritmo es capaz de visualizar varios ejemplos de lo que debe aprender y, a partir de ahí, evoluciona constantemente.
Paulo Orenstein, investigador de Impa y coordinador del proyecto, dice que el aprendizaje también se da a través de los intentos del algoritmo. «Lo guiamos sobre cuáles de estas patadas son buenas y cuáles son malas, y de esa manera, eventualmente, comienza a aprender algunas formas de detectar líquido amniótico en las imágenes», explica.
En un momento de la investigación, por ejemplo, el algoritmo señaló que un área de una de las resonancias era líquido amniótico. Sin embargo, cuando un médico miró el caso, se dio cuenta de que lo que en realidad era un quiste.
Luego, el investigador advirtió a la máquina sobre el error y comenzó a comprender que áreas como esa no son líquido amniótico, lo que mejoró su capacidad de análisis.
Para el futuro, la idea de los investigadores es hacer que el algoritmo evolucione para interpretar también otros órganos del bebé, como el cerebro. Pero para eso, deberá proporcionar datos diferentes a los que se utilizan actualmente.
Aunque la tecnología utilizada en los dos casos es similar, la inteligencia artificial necesita aprender las características específicas de cada órgano que analizará, explica Orenstein.
«Cuando medimos la cabeza del bebé, también medimos el hueso [do crânio]. Lo que queremos es crear una forma de calcular con precisión el volumen de tejido cerebral. Luego, [a evolução do algoritmo] sería una forma más fiable de medir el desarrollo del sistema nervioso central del bebé ”, dice Werner.
La investigación forma parte del Centro Pi de Impa (Proyectos e Innovación), estructura que busca acercar el instituto a entidades públicas y privadas.
Además de la alianza con Dasa, otros trabajos desarrollados por la iniciativa incluyen un proyecto en el Ministerio Público de Paraíba para detectar, a través de recursos matemáticos, la manipulación de los precios de los productos.
Marcelo Viana, director general de Impa y columnista de hoja, afirma que existen algunas razones para el desarrollo de estas iniciativas, como la devolución a la sociedad de las inversiones realizadas en el instituto, la profesionalización de los investigadores y la captación de nuevos recursos económicos.
“La principal dificultad para las empresas es saber qué pueden hacer las matemáticas por ellas y por eso era importante que Impa adoptara esta postura proactiva [por meio do Centro Pi]”, Dice Viana.
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Fuente: uol.com.br