iHEALTH realizó primer Simposio de Tópicos Principales
Con la participación, virtual y presencial, de investigadoras/es y estudiantes del Instituto Milenio iHEALTH, se realizó el primer Simposio de Tópicos Principales el pasado 26 de abril en la Universidad Católica.
iHEALTH tiene como objetivo desarrollar métodos innovadores que integran imágenes médicas, ingeniería e inteligencia artificial (IA) para mejorar las atenciones médicas basadas en imágenes con el objetivo, a largo plazo, de que ésta sea una alternativa más asequible y accesible para todos los chilenos.
“Para cumplir su propósito, iHEALTH cuenta con el apoyo de investigadoras e investigadores que provienen desde distintas disciplinas y que trabajan temas que apuntan hacia lo mismo desde una gran diversidad de áreas y métodos”, explicó su Directora Claudia Prieto.
El simposio - de carácter interno - fue organizado con la finalidad de presentar las líneas de investigación que se están realizando actualmente para que todos los miembros del Instituto pudieran conocer en qué consiste el trabajo del resto del equipo y así aportar al encuentro y a la sinergia de todos y todas quienes conforman el Instituto Milenio.
El encargado de comenzar las exposiciones fue el Prof. Pablo Irarrazaval quien presentó una introducción a la física de resonancia magnética (MRI, por su sigla en inglés). Al ser consultado sobre cuáles son los principales desafíos en su línea de investigación, el Dr. Irarrazaval respondió que se pueden resumir en dos: “Por una parte, tenemos que la velocidad en la que se adquieren las imágenes por resonancia magnética son lentas y necesitamos que sean más rápidas para, de esta forma, bajar los costos tanto para los sistemas de salud como para los y las pacientes. Por otra parte, existe toda una línea de investigación que se ocupa de la obtención de medidas cuantitativas en las imágenes, esto con el fin de entregar información útil para alcanzar diagnósticos más precisos”, explicó.
Luego fue el turno de nuestra Directora, la Prof. Claudia Prieto, quien expuso sobre la reconstrucción de imágenes médicas y comentó a la audiencia que hay múltiples enfoques y métodos para realizar diagnósticos médicos más asertivos. La reconstrucción de imágenes médicas es un problema inverso porque queremos generar una imagen del interior del cuerpo humano, a partir de cierta información física medida. El rol de la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser un gran aporte para este tipo de problemas y en imágenes médicas en general, como por ejemplo, para acelerar la adquisición de las imágenes y facilitar su análisis para generar un diagnóstico médico.
El Prof. Domingo Mery luego presentó una charla introductoria sobre IA. Según explicó la IA incluye métodos como machine learning, o aprendizaje automático o de máquinas, y deep learning. “Deep learning es muy útil para la clasificación de imágenes, sin embargo para que este modelo funcione se requiere de muchísimas imágenes que deben ser previamente clasificadas por seres humanos. Esta clasificación se va haciendo cada vez más compleja si es que las imágenes no son “fácilmente” reconocibles por todos, es el caso de las imágenes médicas que requieren “ojos expertos””. Finalmente, el profesor hizo hincapié en la importancia del actuar ético a la hora de trabajar con inteligencia artificial y, sobre todo, con el uso de información sensible o personal como es el caso de las imágenes médicos.
Los Prof. Jocelyn Dunstan y Denis Parra compartieron una charla sobre el rol del Procesamiento y la Generación Natural del Lenguaje en inteligencia artificial con aplicaciones en medicina. En Medicina, explicó la Prof. Jocelyn, existen algunos problemas clásicos y que se relacionan con la detección de información relevante dentro de un escrito o texto elaborado por algún/a médico/a, con la codificación correcta de las enfermedades en las clasificaciones internacionales que existen para ello (CIES) y, también en el ámbito de la ética, con la anonimización de las fichas clínicas. En cuanto al trabajo con iHEALTH, el propósito es utilizar un tipo de análisis que se llama multimodal y que incluye integrar imágenes médicas con texto escrito lo que se hace a través de redes neuronales.
Por su parte, el Prof. Rodrigo Salas, comentó que uno de los mayores problemas que busca solucionar con sus líneas de investigación en iHEALTH tienen como punto de partida la carencia de expertos que puedan interpretar la información que contienen las imágenes médicas. Principalmente, explicó que su trabajo busca desarrollar nuevos modelos de inteligencia artificial que permitan explicar, tanto a profesional médico como a pacientes, cómo se llegan a los diagnósticos. “La mayoría de los modelos de IA son cajas negras que se deben explicar a los médicos y los pacientes, es decir, explicar cómo se llega al diagnóstico de que se tiene o no un cáncer, por ejemplo, explicar cuáles son las razones,” agregó.
La encargada de cerrar la sesión fue la Prof. María Fernández quien expusó sobre el rol de la IA en señales fisiológicas y sensores lo que facilita no solo la interpretación, diagnóstico y pronóstico; sino que también tratamiento y rehabilitación en salud. “Uno de los principales beneficios de la IA es que puede combinar información y no solo en cuanto imágenes médicas sino con una gran cantidad de datos fisiológicos como presión arterial, temperatura, etc.” puntualizó.
La jornada concluyó con una ronda de preguntas donde los y las asistentes pudieron compartir sus consultas y apreciaciones para lograr acuerdos y comprender el trabajo que se realiza en iHEALTH. “Venimos de áreas distintas por lo tanto este tipo de encuentros, que seguiremos procurando en el futuro, son muy beneficiosos para lograr una base conceptual que nos permita acercarnos y comunicarnos de mejor manera y así proponer trabajos colaborativos'',concluyó la Directora Claudia Prieto
