Buscan mejorar el diagnóstico de la osteoporosis con inteligencia artificial

Félix Thomsen, de la Universidad Nacional del Sur, y Emmanuel Iarussi, de la Universidad Tecnológica Nacional, recibieron un subsidio de la empresa estadounidense Salesforce para poder desarrollar una metodología de diagnóstico de osteoporosis basada en inteligencia artificial.

El proyecto de los investigadores del Conicet buscará superar las limitaciones del cálculo de la densidad mineral ósea que se utiliza en la actualidad para describir el deterioro de la microestructura de los huesos y obtener resultados más precisos.

Según explicó Thomsen, la falta de precisión conduce a que “un 30% de las personas diagnosticadas con osteoporosis tengan que seguir un tratamiento que en realidad no ­necesitan”, y que a un porcentaje similar de individuos “no se les detecte la enfermedad y no se les provea una terapia”.

La idea base consiste en entrenar a un algoritmo para filtrar el ruido de las imágenes de más baja calidad, obtenidas a través de tomografías computadas. “Esto permitiría por ­primera vez medir in vivo la micro­arquitectura del hueso”, sostuvo el investigador.

“Así como ahora hay algoritmos que te permiten obtener, por ejemplo, la imagen de la cara de un hombre de 43 años de pelo oscuro y barba, que no sea real pero luzca como tal, nosotros podemos crear huesos sintéticos que tengan determinados parámetros generales. Pero además, podemos pedirle que genere aleatoriamente muchos otros que cumplan con las mismas características y, al mismo tiempo, sean diferentes entre sí”, destacó Iarussi.