El rol académico en la transformación de la medicina con IA
El uso de la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el campo de la medicina al mejorar significativamente los procesos de diagnóstico y tratamiento. En este contexto, la Escuela de Ingeniería y Ciencias del Tecnológico de Monterrey, reconocida como líder en Ingeniería y Tecnología en México según el QS World Ranking 2025, está impulsando investigaciones que aprovechan la IA para optimizar el cuidado de la salud. Una de sus principales iniciativas busca fomentar la colaboración entre la comunidad médica y el ámbito académico para maximizar el impacto social de estas tecnologías emergentes.
Avances en diagnóstico asistido por IA
Uno de los mayores desafíos para implementar IA en salud es la necesidad de grandes volúmenes de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo. Estas soluciones requieren miles de imágenes médicas etiquetadas con precisión, lo que demanda colaboración entre diversas instituciones. En este sentido, el Tecnológico de Monterrey ha establecido alianzas internacionales, como con la Facultad de Medicina de Harvard y Microsoft AI for Good, para desarrollar herramientas innovadoras en áreas como la cirugía mínimamente invasiva.
Un ejemplo destacado es el uso de IA para mejorar los procedimientos de endoscopía gastrointestinal. Esta técnica permite examinar el tracto digestivo en busca de afecciones como colitis ulcerativa, enfermedades celíacas o pólipos. Con apoyo de redes neuronales, la IA transforma los datos recolectados en imágenes tridimensionales que facilitan la localización precisa de anormalidades, reduciendo tiempos y errores en los diagnósticos. Según el investigador Gilberto Ochoa, esta tecnología ayuda a crear mapas 3D del aparato digestivo, mejorando la detección de pólipos y su clasificación en tiempo real.
Aplicaciones en urología
Otro campo que se beneficia de estas innovaciones es la urología, particularmente en el diagnóstico y clasificación de cálculos renales mediante ureteroscopía. Actualmente, se conocen más de 30 tipos de cálculos, cada uno con implicaciones clínicas particulares. La IA permite categorizar estas formaciones de manera rápida y precisa, evitando procedimientos costosos y prolongados.
El Tecnológico de Monterrey, en colaboración con el Centro de Investigación Automática de Nancy, Francia, ha analizado cientos de horas de video quirúrgico mediante algoritmos de aprendizaje profundo. Estos modelos no solo mejoran la clasificación, sino que también reducen los sesgos asociados al entrenamiento con conjuntos de datos limitados. Además, permiten un diagnóstico casi en tiempo real, optimizando los tratamientos e incrementando la calidad de vida de los pacientes.
Rastreo de instrumental quirúrgico
En las cirugías mínimamente invasivas, otro reto es el seguimiento preciso del instrumental médico. Las condiciones complejas del entorno quirúrgico, como la poca iluminación o el sangrado, dificultan la localización de herramientas críticas. La IA, junto con algoritmos de visión por computadora, está logrando identificar y rastrear estos instrumentos en tiempo real, aumentando la seguridad y eficacia de los procedimientos.
El Dr. Ochoa destaca que la integración de tecnologías como el Deep Learning permite segmentar imágenes quirúrgicas y superar limitaciones técnicas. Esta innovación también crea mapas tridimensionales del área operada, ayudando a los cirujanos a mantener un control exacto de las intervenciones.
Colaboración para un impacto global
La colaboración entre instituciones académicas, hospitales y tecnología de vanguardia es clave para avanzar en el uso de la IA en medicina. Estas sinergias permiten el desarrollo de soluciones que transforman la manera en que se diagnostican y tratan enfermedades complejas, mejorando la calidad de la atención y reduciendo los costos asociados.
El potencial de la IA en salud es inmenso, pero depende de una participación activa de la comunidad médica para su éxito. Como enfatiza el Dr. Ochoa, “es fundamental que los profesionales de la salud superen su reticencia hacia estas tecnologías, ya que su adopción no solo mejorará la precisión diagnóstica, sino que generará beneficios tangibles para toda la sociedad”.
