_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.
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