MADRID, 10 (SERVIMEDIA)
Un equipo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (Ciber-BBN), en colaboración con Children’s National Hospital de Washington, DC, desarrolló un innovador algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) que obtuvo el primer puesto en el ‘Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge’.
Según informó la UPM, los gliomas, tumores cerebrales altamente letales, representan un desafío “significativo” para el diagnóstico, especialmente en regiones con recursos limitados. Ante esta problemática global, científicos de diversas partes del mundo se dieron cita en Marrakech (Marruecos) para competir en el desarrollo de soluciones basadas en IA y resonancia magnética para la detección y medición precisa de estos tumores.
La investigación se centró en técnicas de ensamblaje de modelos de aprendizaje profundo, entrenados mediante técnicas de aprendizaje por transferencia (‘transfer learning’, en inglés), una técnica que permite entrenar modelos de IA con grandes conjuntos de imágenes (en este caso, de tumores cerebrales de otros tipos) y después ajustarlos para funcionar eficazmente con datos más limitados en la tarea deseada.
Esta estrategia, que también incorporaba técnicas de posprocesamiento adaptativas capaces de refinar cada caso de forma más individualizada, resultó particularmente efectiva al aplicarse a datos específicos de población subsahariana, tarea en la que el equipo científico obtuvo esta primera posición.
El proyecto, fruto de una colaboración entre el laboratorio de Tecnologías de Imágenes Biomédicas, liderado por la catedrática de la UPM y adscrita al Ciber-BBN María Jesús Ledesma Carbayo, y un grupo de investigación del Children’s National Hospital de Washington, DC, liderado por el doctor Marius George Linguraru logró adaptar tecnologías de vanguardia a contextos con infraestructuras médicas menos desarrolladas.
El investigador de la UPM y co-primer autor del estudio, Daniel Capellán Martín, resaltó que el enfoque innovador de los investigadores combina técnicas “avanzadas de aprendizaje profundo con estrategias adaptativas”, lo que permite una “detección más precisa y personalizada de los gliomas”. Este logro demuestra el “potencial” de la IA para mejorar el diagnóstico y tratamiento de tumores cerebrales, “especialmente en regiones con recursos limitados”, añadió.
La metodología desarrollada por el equipo de la UPM alcanzó niveles de precisión sobresalientes, lo que les valió el reconocimiento en el BraTS Challenge 2024, que tuvo lugar en la Conferencia Internacional Miccai 2024, celebrada en Marrakech. Así, la aproximación de los investigadores “no solo mejora la detección tumoral en cohortes particulares, sino que también evidencia la versatilidad de la IA para adaptarse a diversos escenarios geográficos “, afirmó Ledesma Carbayo.
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