Una tesis de la UCAM diagnostica el cáncer de ovario y cérvix mediante inteligencia artificial
Su autor, el doctor José Martínez-Más, ginecólogo del Hospital Virgen de la Arrixaca y director del Centro Integral de Atención en Ginecología y Obstetricia, ha sido premiado por la Real Academia de Medicina de Murcia y la Escuela Internacional de Doctorado de la Universidad Católica de Murcia.
Dr. José Martínez-Más / UCAM
Murcia
El ginecólogo José Martínez-Más ha desarrollado un sistema que permite detectar por medio de ecografías casi un 90% de los tumores malignos de ovario, y mediante citologías de vagina y de cuello de útero el 99% de células precancerosas. Su investigación, plasmada en una tesis doctoral que han dirigido expertos en Medicina y en Ingeniería Informática, ha sido calificada con sobresaliente cum laude.
El Dr. Martínez-Más ha explicado en Hoy por Hoy Región de Murcia que los avances recogidos en su tesis podrían llevarse a la práctica en el plazo aproximado de un año.
Entrevista al ginecólogo José Martínez-Mas
11:14
Compartir
El código iframe se ha copiado en el portapapeles
<iframe src="https://cadenaser.com/embed/audio/460/011RD010000000030666/" width="100%" height="360" frameborder="0" allowfullscreen></iframe>
El estudio, que tiene como objetivo ayudar al diagnóstico médico, aplica técnicas de algoritmos de aprendizaje automático sobre dos líneas de investigación. Una de ellas ha logrado que se puedan detectar casi en un 90% los tumores malignos de ovario utilizando únicamente la imagen ecográfica, por lo que ha sido premiada por la Real Academia de Medicina de la Región en la categoría de Pruebas Diagnósticas y en las Jornadas Internacionales de la Escuela Internacional de Doctorado de la UCAM.
La otra, centrada en la detección de células precancerosas en citologías de vagina y cuello uterino, ha permitido diseñar un modelo de aprendizaje profundo mediante redes neuronales artificiales, con el que se consigue detectar el 88,8% de todas las células premalignas y un 98,7% de las células atípicas de alto grado (paso previo a desarrollar un cáncer de cuello de útero; los patólogos expertos alcanzan entre el 74,1 y el 83,8%). Además, este modelo analiza las células de las citologías cervicovaginales en un entorno real, sin que se hayan suprimido muestras que pudieran presentar solapamientos, borrosidades, artefactos u otras células de distinta estirpe.
La tesis ha sido dirigida de manera multidisciplinar, por los doctores de la UCAM Andrés Bueno Crespo, del Grado en Ingeniería Informática, y Juan Pedro Martínez Cendán y Manuel Remezal Solano, del Grado en Medicina. Además, ha contado con la colaboración de los doctores Sebastián Ortiz Reina y Ana Ortiz Gómez, del Servicio de Anatomía Patológica del Hospital Universitario Santa María del Rosell y Santa Lucía de Cartagena y la doctora Raquel Martínez España, del Grado en Ingeniería Informática de la UCAM, y la participación de las universidades Católica de Leuven (Bélgica), de Sulaimani (Kurdistán Iraquí), de Buckingham y el Imperial College de Londres (Reino Unido).
Maica Sánchez
Me escuchas cada día en La Ventana Región de Murcia.
