Un grupo de investigadores de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM) y el Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina (Ciber-BBN) ha creado un algoritmo de Inteligencia Artificial que ha logrado el primer lugar en el Brain Tumor Segmentation (BraTS) Challenge. Esta colaboración con el Children’s National Hospital de Washington, DC, busca mejorar la identificación de tumores cerebrales, especialmente los gliomas, que son altamente mortales y complicados de diagnosticar en áreas con recursos limitados.
El evento tuvo lugar en Marrakech, Marruecos, y reunió a científicos de diversas partes del mundo, todos con el objetivo de desarrollar soluciones utilizando IA y resonancia magnética. El objetivo era aumentar la precisión en el diagnóstico de tumores cerebrales. La investigación se enfocó en modelos de deep learning, haciendo uso de técnicas de aprendizaje por transferencia.
También utilizaron técnicas de posprocesamiento adaptativas que optimizaron los resultados de forma individual. Esta metodología demostró ser particularmente efectiva en datos de población subsahariana, lo que llevó al equipo a obtener el primer puesto en la competición y les otorgó el BraTS Challenge 2024.
El laboratorio de Tecnologías de Imágenes Biomédicas, dirigido por la catedrática María Jesús Ledesma Carbayo, junto con el grupo de investigación del Dr. Marius George Linguraru, desarrolló soluciones que fusionan técnicas avanzadas de deep learning con estrategias adaptativas, facilitando una detección más precisa y personalizada de los gliomas.
El investigador Daniel Capellán Martín resaltó la importancia de esta innovación que desarrolla una IA capaz de ajustarse a distintos contextos geográficos y zonas que no disponen de recursos médicos eficientes.
