Un equipo de investigadores peruanos propone desarrollar un sistema inteligente que, a través del uso de la inteligencia artificial, diagnostique el cáncer de cuello uterino analizando imágenes de pruebas de Papanicolaou en base líquida.
Durante el 2020 hubo en el Perú 4,600 casos de
cáncer de cuello uterino y 2,800 muertes por este mal. Con el fin de reducir estas cifras alarmantes, un equipo de investigadores y alumnos de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) desarrollará el proyecto denominado “Sistema inteligente para el diagnóstico de cáncer de cuello uterino a través del análisis de imágenes de
pruebas de Papanicolaou de base líquida aplicando aprendizaje profundo (Deep Learning)”.
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Lenis Wong, señala que esta solución será una herramienta eficiente y accesible para los médicos y permitirá la detección temprana del cáncer de cuello uterino en el Perú. A la fecha, cada dos mujeres diagnosticadas con esta enfermedad, una pierde la vida.
“El sistema va ayudar específicamente al citopatólogo en diagnosticar si las células son cancerígenas o no. En el laboratorio, los especialistas analizan estas células a través del microscopio, observando las imágenes. El sistema ayudaría a esta tarea para que el diagnóstico sea más eficiente y no haya errores,” indica Wong Portillo, también docente e investigadora de la facultad de Ingeniería de Sistemas e Informática y perteneciente al grupo de investigación: Inteligencia Artificial (IA)
Sobre las pruebas de Papanicolaou con base líquida, la investigadora de San Marcos explica, que este método es una versión mejorada del examen de Papanicolaou convencional, ya que ha incrementado en 65% la detección de células anormales con respecto al método tradicional.
En las preparaciones de base líquida, la muestra y el dispositivo de recolección se transportan en un recipiente que contiene un líquido conservador.
“Luego esa muestra se examina bajo un microscopio para ver si las células son anormales,” precisa.
Entrenando el modelo
El sistema propuesto por los investigadores de San Marcos se realizará en cuatro fases: pre-procesamiento de las imágenes, entrenamiento del modelo, diseño del sistema y diagnóstico.
“La parte más compleja es el entrenamiento del sistema. Para ello necesitamos contar con una gran cantidad de imágenes de las muestras del Papanicolau de base líquida de pacientes peruanas o del extranjero,” manifiesta Lenis.
Para poder conseguir toda esa data y realizar las validaciones del estudio trabajan en alianza con los oncólogos peruanos Víctor Hugo Díaz Lajo y Vladimir Villoslada Terrones, quienes laboran en una institución médica especializada en cáncer.
“Estos sistemas inteligentes ayudarían en el diagnóstico y en una mejor toma de decisiones para los especialistas, no busca reemplazar a los médicos,” precisa la ingeniera.
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“Este proyecto se puede implementar en centros de salud donde no hay muchos recursos, como postas o centros médicos rurales. Se necesitaría conexión a internet y el costo sería mínimo solo por la base de datos”, refiere.
Para la investigadora, el reto es tener el sistema implementado con estas imágenes en la nube y que pueda ser utilizado, pero es consciente que se necesita una mayor inversión para lograrlo.
A fines del 2021 deben presentar los primeros resultados de la investigación. Para inicios del próximo año, planean publicar el artículo de investigación en una revista científica indexada en SCOPUS.
“Nos gustaría que este proyecto aporte a la sociedad, que no solo se quede como una tesis o un artículo de investigación. No es costosa su implementación, hay talento humano solo se necesita un buen plan de financiación,” concluye.
El equipo del proyecto está integrado por Víctor Hugo Díaz Lajo, médico cirujano Oncologo; Vladimir Villoslada Terrones, ginecólogo oncologo; Sergio Paulo Valcarcel Ascencios, magíster en Ingeniería de Sistemas e Informática; Lenis Rossi Wong Portillo, Dra. en Ingeniería de Sistemas e Informática; y dos alumnos de la carrera de Ingeniería de Software.
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Published: 4/21/2021