La inteligencia artificial abre nuevas posibilidades para estudiar la evolución de los tumores cerebrales, y un joven de Tomelloso está contribuyendo a este campo de investigación. Mario Pascual, estudiante del Grado de Ingeniería de la Salud de la Universidad de Málaga (UMA), ha conseguido el tercer premio al mejor Trabajo Fin de Grado (TFG) de España, concedido por la Asociación Española para la Inteligencia Artificial (AEPIA).
Su investigación, titulada «Predicción del Crecimiento del Meningioma en Resonancia Magnética Multimodal mediante Técnicas de Aprendizaje Profundo», ha sido reconocida en la categoría general de estos premios, la más competitiva por el número de proyectos presentados.
El trabajo del joven tomellosero se centra en desarrollar una herramienta capaz de predecir cómo puede crecer un meningioma, un tipo de tumor que aparece en las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal, mediante el análisis de imágenes de resonancia magnética.
Tres años de investigación junto a un hospital de Málaga
El proyecto comenzó a tomar forma en 2023, cuando Mario Pascual conoció a la doctora Almudena Pérez Lara, del Hospital Regional Universitario de Málaga, durante un seminario celebrado en la Universidad de Málaga.
Fue entonces cuando surgió el desafío de intentar anticipar el crecimiento de los meningiomas. El principal obstáculo era la falta de información médica que permitiera estudiar cómo evolucionaba un mismo tumor a lo largo del tiempo.
«Para realizar predicción de crecimiento, necesitábamos datos longitudinales -es decir, varios estudios de un mismo paciente a lo largo del tiempo donde se pudiera observar el crecimiento del tumor-, sin embargo, hasta la fecha, no existía información de este tipo sobre meningiomas», explica el investigador.
Para resolver esta dificultad, Pascual colaboró durante aproximadamente tres años con el Hospital Regional Universitario de Málaga en la creación de un conjunto de datos que permitiera analizar la evolución de estos tumores en distintos momentos.
El propio investigador considera que la elaboración de esta base de datos constituye uno de los principales logros de su trabajo.
Una inteligencia artificial que calcula su propio margen de error
La investigación incorpora una característica especialmente interesante: el sistema no ofrece únicamente una predicción sobre cuánto crecerá un tumor, sino que también tiene en cuenta la incertidumbre de sus estimaciones.
Para ello, Pascual ha adaptado una red neuronal entrenada previamente con millones de imágenes de resonancia magnética. Esta tecnología permite identificar las zonas ocupadas por el tumor y calcular el grado de incertidumbre de esa identificación.
Posteriormente, esa información se utiliza en otro modelo que estudia la evolución temporal del meningioma, permitiendo obtener intervalos de crecimiento personalizados para cada paciente.
El proyecto también presta especial atención a la protección de los datos médicos. Mediante una técnica denominada LoRA, el investigador ha adaptado el modelo utilizando exclusivamente datos públicos, evitando incorporar la información privada de los pacientes del hospital a los parámetros aprendidos por la inteligencia artificial.
La investigación ha sido dirigida por Ezequiel López, catedrático de la Escuela Técnica Superior de Ingeniería Informática de la Universidad de Málaga e investigador de IBIMA Plataforma BIONAND, y codirigida por Francisco Sendra, profesor de la Facultad de Medicina y responsable del grupo de Inteligencia Artificial en Imagen Médica.
También ha contado con la colaboración de la doctora Almudena Pérez Lara, que ha participado en la obtención de los datos clínicos y la interpretación de los resultados.
