El coordinador del grupo de investigación de Ciencia de la Computación (GICC) de la Universidad San Ignacio de Loyola (USIL), Pedro Shiguihara, y el Dr. Jorge Valverde, del Tecnológico de Monterrey (México) ―en colaboración con colegas de Visibilia (Brasil)― presentaron el artículo “Integrating Yolo and 3D U-Net for COVID-19 Diagnosis on Chest CT Scans” en el 37th IEEE International Symposium on Computer-Based Medical Systems (IEEE CBMS2024), realizado del 26 al 28 de mayo en la ciudad de Guadalajara, México.
Este prestigioso evento reúne cada año a la comunidad científica internacional para compartir experiencias, investigaciones y avances en sistemas médicos. La aceptación de este artículo representa un importante reconocimiento a la calidad y relevancia del proyecto, así como a la capacidad de innovación del GICC de USIL. El cual reafirma su compromiso con la investigación aplicada y su enfoque en generar soluciones tecnológicas de impacto real.
Innovación en salud
El estudio presentado propone una metodología que combina las capacidades de los modelos de detección de objetos Yolo y el modelo de segmentación 3D U-Net, aplicados al diagnóstico de COVID-19 mediante tomografías computarizadas (CT) de tórax. Este enfoque híbrido permite una identificación más precisa de las áreas afectadas en los pulmones. Así mismo, busca mejorar los tiempos de detección y reducir el margen de error en los diagnósticos. El trabajo se centra en la detección de áreas sospechosas en las imágenes. Mientras que el modelo 3D U-Net proporciona un análisis detallado y segmentado de las zonas identificadas. Lo que permite ofrecer diagnósticos completos y robustos para el seguimiento clínico de pacientes con COVID-19.
En el proceso, investigadores del Tecnológico de Monterrey (México) y la empresa Visibilia (Brasil) aportaron valiosas perspectivas y conocimientos en el campo de la inteligencia artificial y la visión por computadora. Esta colaboración ha sido fundamental para lograr una implementación efectiva, beneficiándose del expertise de cada institución en sus áreas de especialización.
Es así como los estudiantes, docentes y miembros de la investigación han dado un paso en el camino hacia el fortalecimiento de las capacidades tecnológicas en la región. Lo que ha permitido demostrar el potencial de la inteligencia artificial para enfrentar desafíos actuales y futuros en la medicina.
