Gabriel Durán, estudiante de Ingeniería Informática en la PUCP, ha encontrado una forma concreta de aplicar sus conocimientos para responder a una necesidad urgente: mejorar el diagnóstico médico de pulmones en zonas rurales del Perú mediante herramientas accesibles en zonas de escasos recursos.
Su investigación, que forma parte de un proyecto colaborativo con el Laboratorio de Imágenes Médicas y el Laboratorio de Procesamiento de Señales Digitales PUCP, utiliza modelos de inteligencia artificial para analizar imágenes de ultrasonido pulmonar y segmentar la línea pleural y las líneas A en ellas.
Las líneas A, explica Gabriel, suelen aparecer en pulmones sanos; las B, en los enfermos, por lo que es importante encontrar este tipo de artefactos en las imágenes de ultrasonido. Su sistema automatiza la identificación de las líneas A en imágenes médicas, facilitando así un diagnóstico preliminar sobre el estado de los pulmones en zonas rurales donde la presencia de médicos especialistas es limitada.
“Comenzó con una idea que compartí con mi asesor, el profesor Stefano Romero, que es ingeniero electrónico”, explica Gabriel. Su desarrollo en la investigación comenzó al querer trabajar en algo que relacione inteligencia artificial y medicina, así que, con ayuda de su asesor comenzó analizando imágenes pulmonares con un modelo que pudiera detectar enfermedades. Hoy se encuentra desarrollando una herramienta que clasifica imágenes de ultrasonido como pertenecientes a pacientes sanos y enfermos y a su vez, se encuentra investigando en aplicaciones de inteligencia artificial que puedan segmentar lo que se llaman líneas A.
Lo valioso de este trabajo no solo radica en lo técnico, sino en el alcance social: Gabriel trabaja con datos recogidos en la zona rural de Ticlayán, Pasco por el Dr. Thomas Marini de la Universidad de Rochester, durante campañas médicas realizadas en 2021. “El ultrasonido es una tecnología portátil y más económica, lo que permite llevarla a comunidades con poco acceso a equipos más sofisticados como los de las tomografías o rayos X”, explica.
Gracias a este proyecto, Gabriel ha sido aceptado en el Machine Learning Summer School, a realizarse en agosto en la Universidad Católica de San Pablo en Arequipa. Además de recibir un financiamiento parcial para asistir, este evento representa su primera experiencia presentando su investigación ante un público internacional. «Quiero seguir formándome en este cruce entre IA y medicina. Me interesa mucho también el networking, porque espero establecer vínculos con investigadores de otras universidades», comenta entusiasmado.
Gabriel integra el Grupo de Procesamiento de Señales Digitales PUCP, donde ha colaborado con estudiantes e ingenieros de distintas especialidades y ha recibido el acompañamiento de docentes e investigadores, como su asesor de tesis Stefano Romero, el Ing. Benjamín Castañeda y el Dr. Thomas Marini, de la Universidad de Rochester.
Cuando se le pregunta por la relevancia de este trabajo en su formación, Gabriel responde con claridad: “No es tanto un aporte teórico, sino práctico. Estamos usando lo que aprendemos en la carrera para responder a problemas reales.”