Generará reportes médicos más confiables.
Desarrollar un marco computacional para la segmentación automática de tumores cerebrales y la generación de reportes médicos estructurados, que facilite la interpretación clínica y logre una integración responsable de la inteligencia artificial en la neuroimagen diagnóstica, es el objetivo de la investigación que realiza la Dra. Olanda Prieto Ordaz, docente de la Facultad de Ingeniería de la UACH.
Este proyecto integra modelos de segmentación con técnicas de mapeo anatómico basadas en atlas cerebrales, resonancias magnéticas y modelos de lenguaje, con el fin de traducir la información visual y espacial obtenida de las imágenes médicas en descripciones clínicas comprensibles y contextualizadas.
La investigadora universitaria expresó que este sistema permitirá asociar los hallazgos de segmentación con regiones anatómicas específicas del cerebro, facilitando la interpretación clínica de los resultados. Asimismo, se incorporarán mecanismos de control semántico y estructural en la generación de texto para reducir la producción de información no fundamentada y mejorar la coherencia de los reportes médicos.
La evaluación del proyecto contemplará tanto métricas cuantitativas para la segmentación tumoral como métricas asociadas a la calidad del texto, incluyendo legibilidad, coherencia y cobertura de la información.
Este proyecto está considerado para realizarse en tres fases durante este año. En una primera etapa se revisarán y seleccionarán bases de datos públicas y análisis de modelos del estado del arte. Posteriormente, se implementarán y evaluarán los modelos base seleccionados, utilizando métricas específicas para evaluación de imagen y texto, como DICE, BLEU y CIDER.
La última fase estará dedicada al diseño, desarrollo e implementación del modelo inteligente propuesto que vincule la segmentación de tumores con la generación automática de texto descriptivo.
Cabe señalar que en esta investigación también participa el estudiante de posgrado Alejandro Arturo González Flores y los colaboradores Dr. Jesús Roberto López Santillán y Dra. Graciela Ramírez Alonso.
Finalmente, la Dra. Prieto Ordaz destacó que este trabajo de investigación representa un esfuerzo valioso e innovador en la integración interdisciplinaria de la visión computacional y el procesamiento de lenguaje natural al priorizar la explicabilidad de los modelos, lo que se traducirá en la generación de reportes más comprensibles impactando favorablemente en la salud de los pacientes.
