Investigadores del Tec desarrollan una IA para detectar la pérdida auditiva en la infancia

Presentar un problema de audición va más allá de no poder escuchar. Las investigaciones de la Organización Mundial de la Salud arrojan que la pérdida auditiva durante la infancia puede derivar en dificultades en el desarrollo del lenguaje, lo que a su vez se convierte en un obstáculo en la educación y el desarrollo de habilidades sociales.

La organización también señala que una persona presenta una pérdida auditiva discapacitante cuando la pérdida supera los 35 decibelios (dB) en el oído que oye mejor. Sin embargo, se estima que el 60% de las causas de este padecimiento son prevenibles si son detectadas y tratadas a tiempo.

Hoy, con ayuda de la IA, investigadores del Tecnológico de Monterrey buscan prevenir el deterioro auditivo en pacientes infantiles. El desarrollo de un modelo de Machine Learning implica no solo el abasto de datos clínicos, sino también una adaptación local. En Generación Universitaria te contamos más sobre este proyecto.

¿Cómo funciona la IA que ayudará a prevenir la pérdida auditiva?

Pese a la alta probabilidad de prevenir la pérdida auditiva desde la infancia, muchos países de ingresos bajos y medios carecen de los recursos para identificar este padecimiento. En este contexto, un equipo de investigadores del Hospital Zambrano Hellion de TecSalud del Tec de Monterrey ha comenzado el desarrollo de una herramienta de Inteligencia Artificial (IA) que ayudará a los otorrinolaringólogos a diagnosticar la pérdida auditiva de forma oportuna.

Empleando conocimiento previamente generado por médicos e investigadores en otorrinolaringología, el modelo de IA será capaz de predecir de manera precisa posibles diagnósticos y futuras complicaciones a partir de los datos médicos de los pacientes.

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Sergio Mora, ingeniero auditivo y estudiante de doctorado en Neurociencias Auditivas en el Tec de Monterrey, aclaró que el modelo de IA en el que se cimenta este proyecto no es el mismo que emplean herramientas como ChatGPT, sino que se trata de una tecnología llamada Medical Informed Machine Learning, diseñada específicamente para aplicaciones médicas.

¿Cuándo lanzarán el modelo?

La poca accesibilidad a bases de datos especializadas en el tema, las inconsistencias y ambigüedades son algunos de los retos que han enfrentado los investigadores del Tec de Monterrey. Este obstáculo, conocido como falta de interoperabilidad, llevó al equipo a abogar por la estandarización de las bases de datos nacionales en audiología, argumentando que contar con datos nacionales de calidad es fundamental, pues adoptar bases de datos extranjeras resultaría poco representativo.

Como resultado, el equipo trabaja actualmente con una base de datos local que entrena a la IA con la información de más de seis mil pacientes atendidos en los consultorios del Hospital Zambrano Hellion. Dicha información se divide en dos partes: la primera se emplea para refinar las capacidades de predicción del modelo, mientras que el resto se utiliza para comprobar que la inteligencia computacional pueda anticipar los diagnósticos ya establecidos por los médicos.

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El proyecto impulsado por los investigadores del Tec de Monterrey aún no puede mostrar cifras concretas sobre la precisión del modelo, sin embargo, Mora y su equipo estiman que en un par de años la herramienta podría estar lista para su uso práctico en los consultorios.

Autor: Yahir Torres

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