Investigar sobre inteligencia artificial aplicada a la salud e intercambio de buenas prácticas fue el resultado de la vinculación
Gilberto Ochoa Ruiz, profesor del Tec Guadalajara, y su estudiante de doctorado, Mansoor Ali Teevno, visitaron la Universidad de Leeds, en Reino Unido, para temas de vinculación relacionados con la inteligencia artificial (IA).
Los representantes del Tec exploraron el desarrollo de soluciones de IA en el área de la salud, impartieron el taller “Opportunities and challenges in emerging technologies in healthcare”, además de intercambiar buenas prácticas y explorar opciones de colaboración en investigación.
Durante su estancia se centraron en investigación de la cirugía mínimamente invasiva (MIS) y Ochoa contribuyó en la propuesta de investigación: “Optimise: Novel Robust computer Vision Methods for Minimally Invasive Surgery”, que continuará en 2024.
La visita también permitió promover la cooperación internacional, a través de la búsqueda de nuevas oportunidades de financiamiento conjunto para impulsar proyectos de mayor impacto.
Ochoa es parte del grupo de inteligencia artificial avanzada del Tec, integrado por investigadores de diversos campus, quienes a su vez colaboran con el Hub de IA del Tec.
IA para revolucionar la salud
Gilberto Ochoa, quien es líder del laboratorio CV-inside (Computer Vision for Image Analysis & Biomedical Engineering) de Tec Guadalajara, afirmó que dicha cooperación internacional ayudaría a la creación de herramientas de IA y datasets públicos que impulsen nuevas tecnologías para MIS.
Explicó que “la IA tiene el potencial de revolucionar la forma en que diferentes examinaciones endoscópicas y procedimientos operatorios se llevan a cabo; por ejemplo, la laparoscopia”.
Detalló que en especial la MIS guiada por visión artificial se ha convertido en una alternativa viable a la cirugía abierta, pues es menos dolorosa y conduce a tiempos de recuperación más cortos.
Sin embargo, indicó que dado el estado de las tecnologías actuales para MIS, dicho progreso tiene el costo de una mayor complejidad, lo que supone una carga para los médicos, aspecto que se traduce en procedimientos propensos a errores.
Por ello señaló que existe la necesidad de crear nuevos sistemas de asistencia a la navegación quirúrgica (SNA, surgical navigation systems), que proporcionen al médico información contextual sobre los instrumentos quirúrgicos y la zona de interés en tiempo real.
Visión computacional
Ochoa añadió que “el seguimiento preciso de los instrumentos quirúrgicos en endoscopia podría desempeñar un papel crucial en MIS”, pero continúa como una tarea desafiante al usar los modelos de IA actuales.
Por eso, aseguró que “es necesario concebir nuevos métodos de visión por computadora para SNA, que conduzcan a procedimientos sanitarios más seguros”.
Para alcanzar ese objetivo, complementó, “se deben plantear nuevas estrategias de entrenamiento de modelos para visión computacional en MIS”.
Para incidir en este problema, un equipo integrado por académicos de diversas instituciones trabajó en la propuesta de investigación: “Optimise: Novel Robust computer Vision Methods for Minimally Invasive Surgery”.
La iniciativa continuará durante 2024 y fue financiada por el consorcio WUN, del cual el Tec forma parte. Participaron: Gilberto Ochoa (Tec de Monterrey), Sharib Ali (University of Leeds) y Kate Farrahi (University of Southampton).
“Es necesario concebir nuevos métodos de visión por computadora".
IA para navegación quirúrgica
El objetivo de la propuesta es desarrollar métodos de visión por computadora robustos y generalizables, para proporcionar sistemas de asistencia en tiempo real que provean al cirujano información contextual para la guía intraoperatoria durante las MIS.
Una clave del proyecto implica la creación de nuevos conjuntos de datos, así como la definición de métricas y metodologías de evaluación para implementar métodos de visión por computadora para asistencia de navegación quirúrgica.
A largo plazo, buscan diseñar, probar y validar métodos novedosos de aprendizaje profundo en tiempo real que sean sólidos para las estrictas condiciones operativas de MIS y capaces de operar en múltiples tipos de procedimientos.
Uno de los principales objetivos del proyecto es crear un nuevo set de datos públicos para entrenar nuevos modelos de visión artificial para MIS, por lo que el alumno Mansoor Ali Teevno continúa su estancia en Leeds para trabajar con investigadores y médicos.
Una vez finalizado ese dataset se hará público a la comunidad científica y otros investigadores podrán desarrollar modelos capaces para un buen desempeño sin importar con qué equipos se realiza la adquisición de imágenes en la operación o en qué centro hospitalario.
Taller sobre oportunidades en salud
El workshop “Opportunities and challenges in emerging technologies in healthcare” estuvo compuesto de diferentes charlas y una mesa de trabajo, con 20 asistentes presenciales y 30 en línea.
La primera charla fue de Kate Farrahi, de la Universidad de Southampton, quien presentó “Aprendizaje en cascada profundo”, para aplicaciones de aprendizaje federado en el contexto de bases de datos hospitalarias.
Gilberto Ochoa habló sobre su proyecto “Reconocimiento endoscópico de cálculos renales mediante visión por computadora”, financiado por ECOS Nord y CONACHTY con colegas del Centre de Recherche en Automatique, en Francia.
“La IA tiene el potencial de revolucionar".
Otra presentación fue la de Carlo Campagnoli, de la Facultad de Medicina y Salud de la Universidad de Leeds, titulada “Firmas cinemáticas de percepción espacial en movimientos de prehensión”.
Por último, Sharib Ali, de la Universidad de Leeds, dialogó sobre "Oportunidades y desafíos en IA para endoscopia y cirugía".
Entre los asistentes al workshop hubo varios miembros de la comunidad LatinX in AI, de la cual Gilberto Ochoa Ruiz forma parte, así como diversos EXATEC.
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