Cuando ingresó al departamento de Ingeniería Informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi, Son no pensó que podría crear una herramienta para apoyar el diagnóstico por imágenes fetales con la misma precisión que los principales médicos ecografistas de Vietnam.
Bui Van Son, de 23 años, se graduó de Ingeniería Informática, Facultad de Tecnología de la Información y la Comunicación, Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi a fines de octubre de 2023 con un buen título. La puntuación media de 3,3/4 de su hijo no es alta en comparación con la de muchos de sus amigos, pero es el resultado esperado, porque además de estudiar, dedica la mayor parte de su tiempo a la investigación científica.
"Investigar en el Laboratorio de Informática Biomédica del Centro Internacional de Investigación de Inteligencia Artificial (BK.AI) es la parte más memorable de mi juventud durante mis cinco años en Bach Khoa", dijo Son.
Aquí, Son participó en proyectos de investigación de aplicaciones de IA para resolver algunos problemas en la industria médica, incluido el proyecto "Determinación de la translucencia nucal fetal mediante imágenes de ultrasonido" encargado por el Hospital de la Universidad Médica de Hanoi. Este proyecto ayudó a Son a ganar el segundo premio en el Concurso de Investigación Científica Estudiantil de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi y el premio a la excelente presentación el día de la defensa de su tesis de graduación.
Bui Van Son. Foto: Duong Tam
Son era estudiante en una escuela de la aldea en el distrito de Quang Xuong, provincia de Thanh Hoa. Son, que en 2018 ingresó en la carrera de Ingeniería Informática en la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi, se imaginaba aprender tanto sobre hardware como sobre software y poder crear sitios web y aplicaciones con los que ya había soñado.
En su segundo año, cuando ya conocía el método de aprendizaje del Politécnico, Son aprendió sobre inteligencia artificial (IA) y participó en investigaciones científicas. Tener una dirección diferente a la de sus amigos en el grupo, y no haber estudiado ningún tema relacionado con la IA, hizo que Son encontrara muchas dificultades.
El joven comenzó con algunos cursos gratuitos de IA en la escuela, luego buscó más cursos sobre IA, ciencia de datos y aprendizaje profundo en línea y combinó su trabajo en una empresa japonesa como pasante de IA.
Un año después, cuando tenía más confianza en lo que había aprendido, Son solicitó unirse al laboratorio de Informática Biomédica de la escuela. Aquí, Son aprendió sobre problemas prácticos en el campo médico, como la decodificación de genes, el uso de IA para predecir medicamentos adecuados para ciertas enfermedades... Además del conocimiento sobre IA, Son tuvo que aprender más sobre conocimientos biomédicos como la decodificación de secuencias de genes, ADN, ARNm, proceso de prueba de PCR...
En 2022, el Dr. Nguyen Hong Quang, jefe del Departamento de Investigación en Informática Biomédica de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi, recibió un pedido del Hospital Universitario Médico de Hanoi para desarrollar un método para determinar automáticamente el ancho de la translucencia nucal fetal a través de imágenes de ultrasonido 2D, ayudando a diagnosticar malformaciones congénitas en el feto antes del nacimiento.
Al recibir el tema, el Sr. Quang inmediatamente pensó en Son porque vio que su estudiante era un apasionado de la investigación y bueno en el procesamiento de imágenes. El profesor dijo que al comienzo de su segundo año, Son resolvió un problema de procesamiento de imágenes para identificar paneles solares defectuosos a partir de fotografías tomadas con drones.
"Cuando el Hospital Universitario Médico de Hanoi me lo propuso, se lo asigné a Son, aunque sabía que era un problema complejo", afirmó el Sr. Quang.
Son dijo que al principio estaba bastante confundido porque no sabía qué era la translucencia o el brillo nucal ni cuál era el propósito de esta medición. Después de recibir instrucciones del profesor, el apoyo de los médicos y mostrarle videos de ultrasonido para comprender el proceso de ultrasonido, además del autoaprendizaje, Son entendió el significado de este tema.
La translucencia nucal es una zona de líquido que se acumula detrás del cuello del feto y aparece entre las semanas 11 y 14 del embarazo. Si el ancho de la translucencia nucal es mayor a 3 mm, el feto corre el riesgo de padecer síndrome de Down y muchos otros defectos congénitos, explicó Son.
Determinar el ancho de la translucencia nucal ayuda a los médicos a realizar diagnósticos tempranos de anomalías fetales, proporcionando así asesoramiento a la madre. Sin embargo, con la tecnología actual, esto se hace manualmente por médicos altamente calificados. Esta técnica depende de una serie de factores subjetivos del médico, lo que puede dar lugar a muchos errores.
Resultados de la medición de la translucencia nucal fetal a partir de imágenes de ultrasonido, utilizando modelos de IA. Foto: Personaje proporcionado
Al recibir un conjunto de datos de hasta miles de imágenes de ecografías fetales, Son tuvo dificultades al principio. Probé algunos modelos avanzados de procesamiento de imágenes, pero los resultados no fueron prometedores. El joven no encontraba una dirección concreta y durante dos o tres semanas no sabía qué informar al profesor, por lo que se encontraba bajo presión.
Después de eso, Son compartió con valentía con su instructor y se inspiró en muchas cosas. Su hijo siguió esas sugerencias, consultó algunos estudios alrededor del mundo y probó muchos modelos una y otra vez.
Como resultado, el modelo de IA investigado por Son ayuda a calcular la translucencia nucal a través de imágenes de ultrasonido en aproximadamente 5 segundos, lo que permite a los médicos medir varias veces sin tomar mucho tiempo. El sitio web y la aplicación que integran el modelo de IA construido por Son también les ayudan a tener más bases para hacer diagnósticos sobre el feto o usarlo para controles posteriores, minimizando errores durante el proceso de ultrasonido.
Según un representante de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hanoi, la parte solicitante evaluó que los resultados de la investigación de Son tienen potencial para una aplicación práctica y consideró incluirlos en el proceso de auditoría posterior.
"Este es un tema complejo, pero probablemente contenga casi 20 subproblemas y mucho trabajo por resolver. Son ha sido muy diligente y lo ha completado con éxito, creando una herramienta de apoyo que ofrece resultados con la misma precisión que el diagnóstico de los principales ecografistas de Vietnam", compartió el Sr. Quang. Los dos profesores y estudiantes han completado un artículo sobre este tema y lo han enviado a la revista internacional de Informática Biomédica.
Actualmente trabaja como ingeniero en ciencia de datos en VNPT, Son siempre agradece en silencio el tiempo que dedicó a la investigación científica durante la universidad. Con el tema de la determinación de la translucencia nucal del feto, Son espera que el sitio web y la aplicación que creó sean ampliamente utilizados y aporten buenos resultados a la comunidad.
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