La ingeniera biomédica Anne Oyarzun Domeño, originaria de Pamplona y nacida en 1997, ha desarrollado un innovador sistema basado en inteligencia artificial que promete revolucionar el análisis de imágenes médicas, específicamente en el ámbito de las enfermedades renales y cardíacas. Su tesis doctoral, presentada en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), introduce un método para medir de forma precisa y automática la perfusión sanguínea, es decir, el flujo de sangre que llega a los órganos, un aspecto crucial para su correcto funcionamiento.
La investigación se basa en imágenes obtenidas mediante una técnica de resonancia magnética conocida como Arterial Spin Labeling (ASL). Esta metodología permite visualizar el flujo sanguíneo sin la necesidad de utilizar sustancias de contraste, lo que la convierte en una herramienta no invasiva ideal para analizar el volumen sanguíneo en tejidos críticos como los riñones o el miocardio, el músculo del corazón encargado de bombear sangre al resto del cuerpo.
Enfermedades crónicas beneficiadas
“Las patologías crónicas, como la enfermedad renal crónica y la enfermedad arterial coronaria, representan un desafío clínico significativo debido a su alta prevalencia y su impacto en la calidad de vida de los pacientes”, explica Oyarzun. La evaluación precisa de la perfusión tisular es esencial para detectar alteraciones en el flujo sanguíneo, monitorear la progresión de estas enfermedades y evaluar la efectividad del tratamiento.
Uno de los principales logros de esta tesis ha sido el desarrollo de un marco para el procesamiento de imágenes. Este conjunto de herramientas digitales permite analizar automáticamente las imágenes obtenidas con ASL. Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, una rama avanzada de la inteligencia artificial, se entrena al sistema para reconocer patrones complejos presentes en las imágenes médicas.
Retos técnicos abordados
La investigación también ha enfrentado diversos retos técnicos relacionados con la falta de herramientas específicas para analizar este tipo de imágenes mediante inteligencia artificial. Entre las soluciones propuestas se encuentra la alineación automática de imágenes renales, que permite superponer diferentes capturas en un mismo punto de referencia para facilitar su comparación. Además, se ha trabajado en la segmentación automática de estructuras internas del riñón y en la generación de imágenes sintéticas que ayudan a entrenar mejor los modelos ante un número limitado de datos reales.
Aparte del marco teórico y práctico desarrollado, Oyarzun ha creado un sistema automatizado capaz de calcular la perfusión renal con rapidez y precisión. Este avance reduce significativamente el tiempo necesario para realizar cálculos que antes requerían intervención manual por parte de especialistas. El método ha sido adaptado también para evaluar el flujo sanguíneo en el miocardio, lo cual podría mejorar notablemente el diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas.
Colaboraciones académicas
La tesis doctoral fue dirigida por dos destacadas investigadoras del Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA): Arantzazu Villanueva Larre, catedrática e investigadora del Instituto Smart Cities (ISC) y María Asunción Fernández Seara, directora del Laboratorio de Imagen Biomédica en la Clínica Universidad de Navarra.
Este trabajo se inscribe dentro del grupo investigador Ingeniería Biomédica UPNA, liderado por el profesor Javier Rodríguez Falces, especializado en análisis médico mediante señales e imágenes y aplicación práctica de inteligencia artificial en salud.
Carrera académica destacada
Anne Oyarzun completó su grado en Ingeniería Biomédica en la Universidad Mondragón y realizó su trabajo final allí mismo con Medtronic. Posteriormente obtuvo un Máster en Ingeniería Biomédica con especialización en procesamiento de imagen y señales en la UPNA. Su proyecto final se centró en aplicar inteligencia artificial a la segmentación automática de aneurismas aórticos utilizando tomografía computarizada.
A lo largo de su trayectoria como doctoranda, Oyarzun llevó a cabo una estancia investigativa en la Universidad Heidelberg (Alemania). Su tesis ha dado lugar a dos artículos científicos y más siete comunicaciones presentadas en congresos internacionales.
Preguntas sobre la noticia
¿Quién desarrolló el sistema de inteligencia artificial para el análisis de imágenes médicas?
La ingeniera biomédica Anne Oyarzun Domeño, quien se doctoró en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), es la creadora del sistema basado en inteligencia artificial.
¿Cuál es el objetivo del sistema desarrollado por Anne Oyarzun?
El objetivo del sistema es facilitar el análisis de imágenes médicas y mejorar el estudio de enfermedades renales y cardíacas, específicamente mediante la medición precisa y automática de la perfusión sanguínea.
¿Qué técnica de imagen se utiliza en esta investigación?
Se utiliza una técnica de resonancia magnética llamada Arterial Spin Labeling (ASL), que permite visualizar el flujo sanguíneo sin necesidad de administrar sustancias de contraste.
¿Por qué es importante evaluar la perfusión tisular en enfermedades crónicas?
La evaluación precisa de la perfusión tisular es fundamental para detectar alteraciones en el flujo sanguíneo, monitorear la progresión de enfermedades como la enfermedad renal crónica y la enfermedad arterial coronaria, y evaluar la respuesta al tratamiento.
¿Qué aportaciones técnicas se hicieron en la tesis doctoral?
Entre las aportaciones están la creación de un marco de procesado de imagen, alineación automática de imágenes renales, segmentación automática de estructuras internas del riñón y generación de imágenes sintéticas para entrenar modelos con pocos datos disponibles.
¿Cómo mejora este sistema el cálculo del flujo sanguíneo?
El sistema automatizado permite calcular la perfusión renal con mayor precisión y rapidez, lo que antes requería más tiempo y la intervención de especialistas.
¿Qué impacto podría tener este trabajo en el diagnóstico de enfermedades cardíacas?
El método desarrollado también ha sido adaptado para analizar el flujo sanguíneo en el miocardio, lo que podría contribuir a mejorar el diagnóstico de enfermedades cardíacas.
¿Cuál es el trasfondo académico de Anne Oyarzun?
Anne Oyarzun cursó su grado en Ingeniería Biomédica en la Universidad de Mondragón y completó un máster en Ingeniería Biomédica en la UPNA. También realizó una estancia de investigación en la Universidad de Heidelberg durante su doctorado.
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