El método consigue ser "muy exacto" en un corto periodo de tiempo frente a las horas que debe emplear un profesional para alinearlas manualmente y de manera precisa
Las universidades de Granada y Jaén y el centro European Centre forSoft Computing de Asturias han desarrollado un método que permite reducir las imprecisiones y mejorar el diagnóstico y tratamiento de enfermedades a través de la integración de imágenes médicas como escáneres o rayos X.
Es el caso, por ejemplo, de la esclerosis múltiple o de las patologías asociadas a la aparición de tumores cerebrales, donde el método convencional implica alinear, de forma manual, diferentes capturas del tumor y comprobar cómo ha evolucionado a lo largo del tiempo, ha informado hoy la Fundación Descubre en una nota.
Según los investigadores, el nuevo sistema ha permitido simplificar este proceso de una forma automática, rápida y en tiempo real ofreciendo nuevas herramientas de apoyo para el profesional sanitario tanto en la detección temprana como en el seguimiento adecuado de este tipo de dolencias.
El equipo investigador ha desarrollado un sistema que facilita y mejora el diagnóstico de las enfermedades cuyo tratamiento requiere del análisis y seguimiento en el tiempo de imágenes médicas.
El método consigue ser "muy exacto" en un corto periodo de tiempo frente a las horas que debe emplear un profesional para alinearlas manualmente y de manera precisa, según los investigadores, que también dicen que es más fiable que el tradicional.
Para llegar a estas conclusiones, los expertos emplearon un tipo de tecnología avanzada procedente del ámbito de la Inteligencia Artificial denominada Búsqueda Dispersa, una técnica que se caracteriza por su capacidad para imitar tanto el comportamiento como la comprensión humanos.
En concreto, los investigadores analizaron, en primer lugar, tanto imágenes cerebrales simuladas por ordenador en el laboratorio como reales.
Integrar técnicas de Inteligencia Artificial en el análisis de imágenes médicas supone, según los investigadores, un modelo extensible para la creación de nuevas aplicaciones en campos como la medicina forense.
El estudio, aseguran, podría contribuir al ámbito de la antropología forense a través de la identificación de personas desaparecidas.
El proceso consistiría en proyectar un modelo 3D del cráneo sobre el rostro del individuo en la fotografía con el objetivo de obtener una imagen superpuesta que permite determinar si se trata o no de la misma persona.
