Para mejorar el diagnóstico médico de la diabetes, el grupo de investigación de sistemas inteligentes, perteneciente al programa de ingeniería en computación de la Universidad Autónoma de Tlaxcala (UATx), desarrolló el proyecto “Reconocimiento automático de diagnóstico de diabetes por medio de redes neuronales adaptivas”.
En este sentido, Leticia Flores Pulido, profesora de tiempo completo de la Autónoma de Tlaxcala, explicó que esta idea surgió como un proyecto de tesis a nivel licenciatura, donde se acercaron a un especialista de un hospital de Tlaxcala, pues requería una herramienta inteligente para el diagnóstico de la diabetes, de ahí que, con los permisos necesarios del hospital y de la universidad, comenzaron el trabajo.
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Agregó que el médico colaboró para el uso de los valores en pacientes, la sintomatología y laboratorios, así como las escalas y análisis para que reunieran de cinco a siete síntomas de un conjunto de aproximadamente 50 pacientes, y así desarrollaron el sistema inteligente.
En entrevista, la también líder del cuerpo académico de investigación de sistemas inteligentes detalló que realizaron un método de clasificación que se llama redes neuronales, con una arquitectura llamada mapas auto-organizativos, el cual ya tiene años que surgió, pero que sigue siendo muy potente para la detección de estas enfermedades.
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Indicó que para poder hacer el diagnóstico, toman la medida de la glucosa y hemoglobina, entre otros, además de que los síntomas los da el galeno, pues ellos no pueden proponer una herramienta inteligente si no está avalada por el experto médico, que es el que sabe del tema.
Señaló que como pacientes, el médico les ordena laboratorios y, una vez que llegan, determina cuáles datos o resultados numéricos servirán para la detección, por lo que una vez hecha la selección, estos son ingresados a una base de datos, y a partir de eso hacen una transformación numérica de los valores (normalización) para dar entrada al método y se haga la clasificación.
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No es inmediata, requiere entrenamiento de datos, validación y pruebas, para después vaciarlo en una interfaz que trabaja en un computadora normal, que puede manipular fácilmente el doctor y fortalecer su diagnóstico,ahondó.
Añadió que deben tomar más de un síntoma y por eso el médico dice cuáles utilizar, con lo que el sistema queda entrenado para que cuando lleguen datos nuevos pueda diagnosticar o no y de ahí con mayor seguridad extienda el tratamiento.
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EFECTIVIDAD
Al ser una método confiable, afirmó que cuenta con el 100 % de efectividad, es decir, que no tiene error el diagnóstico, aunque todavía están tratando de poner más datos para tener mayor confiabilidad y distribución de valores estadísticamente más acertados.
Manifestó que este método es mejor que los convencionales porque proporciona diferentes aspectos, además de que la automatización ayuda a los galenos a nos distraer su atención y les permite mantenerse enfocados y tener menos errores en diagnósticos, así como una mayor confiabilidad y atención.
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CÓMO OBTENER EL SISTEMA
Dijo que quienes estén interesados en obtener el sistema pueden escribirle a su correo: leticia.flores.p@uatx.mx, pues no tiene ningún costo al ser ciencia básica y buscan que estos proyectos sean aprovechados por la sociedad y, si algún hospital o consultorio utiliza el sistema, pueden brindarle asesoría al experto médico, además de que es sencillo de utilizar.
Al tiempo que abonamos a la sociedad, los estudiantes se preparan para poner en marcha un proyecto real que les dé seguridad y currículum, finalizó.
- El sistema también puede ayudar en la detección de apendicitis e insuficiencia renal, pero aun están trabajando en ello, pues no han tenido muchas muestras para procesar.
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