Alumnos de la Escuela Superior de Cómputo (Escom) del Instituto Politécnico Nacional (IPN) crearon un sistema que apoyará a los médicos generales para que realicen un prediagnóstico de padecimientos de la columna y determinen si deben ir al ortopedista.
Esta plataforma web —aún en fase de prototipo—, desarrollada por Iván Mariscal Avendaño y Gabriel Mendoza Ruiz, funciona con base en algoritmos adaptados que analizan el historial clínico del paciente, así como imágenes de su columna para determinar si padece escoliosis congénita, escoliosis idiopática o cifosis postural.
En la primera fase, el paciente debe responder a un formulario de 60 reactivos aproximadamente, elaborado con base en los que ya existen en el sector salud, pero adecuado a las necesidades específicas para la detección de dichos padecimientos.
El siguiente paso es cargar las radiografías en el sistema, donde a las imágenes se les aplican filtros de reconocimiento con base en inteligencia artificial y mediante un proceso matemático, se describe la columna para analizar el porcentaje de probabilidades de padecer alguna de las tres enfermedades.
El proceso completo para realizar el prediagnóstico tomaría a un médico general entre cinco y 10 minutos aproximadamente, tras lo cual se precisa la validación de un médico especialista.
En entrevista para el Conacyt, Mariscal Avendaño y Mendoza Ruiz, de la ingeniería en sistemas computacionales, explicaron que sometieron su desarrollo a pruebas con información real de pacientes del Hospital Regional General Ignacio Zaragoza del Instituto de Seguridad y Servicios Sociales para los Trabajadores del Estado (Issste Zaragoza) y obtuvieron un porcentaje de efectividad de 85 por ciento.
Esto servirá para trabajar en una segunda versión con un menor margen de error y con un apartado para dar seguimiento a los pacientes prediagnosticados e incluso puede que sirva para prediagnosticar otro tipo de padecimientos referentes a la columna, además de explorar otras herramientas como redes neuronales y otro tipo de formato de imágenes como Dicom (tomografía computarizada).
Editado por Diana Lizeth Pérez Morales
