QUIÉN ES QUIÉN
A MANO ALZADA
Un equipo encabezado por la Universitat Pompeu Fabra (UPF) en Barcelona ha desarrollado nuevas metodologías para detectar y abordar la degeneración de la columna vertebral utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) y métodos computacionales.
Estos avances, que marcan un hito a nivel global, podrían ofrecer un ‘apoyo clínico fundamental’ para discernir las causas detrás de la degeneración vertebral, un factor predominante en el dolor lumbar, según un comunicado emitido por la UPF el martes.
Provenientes del proyecto europeo Disc4All, estas innovaciones están bajo la coordinación de Jérôme Noailly, quien lidera el área de Biomecánica y Mecanobiología (Bmmb) en la Unidad BCN MedTech del Departamento de Ingeniería de la UPF. Noailly destacó que los modelos de IA y computacionales desarrollados podrían facilitar diagnósticos ‘más precisos’ en comparación con los métodos clínicos actuales.
IA Y SALUD
Una de las principales metas del consorcio fue la creación de modelos de predicción matemática para analizar el comportamiento patológico de los discos intervertebrales y adaptarlos a requerimientos diagnósticos específicos.
La combinación de IA y técnicas de aprendizaje automático ha permitido al grupo manejar y analizar rápidamente un volumen extenso de datos, obtenidos a través de pruebas diagnósticas, experimentación en laboratorio y análisis computacionales.
Se han identificado factores de riesgo para la degradación vertebral, junto con datos demográficos y psicológicos, que podrían también servir para evaluar la probabilidad de experimentar dolor lumbar.
BIOMARCADORES POTENCIALES
Las simulaciones realizadas a través del modelo resultaron en la identificación de biomarcadores potenciales, es decir, moléculas que podrían estar ‘directamente relacionadas’ con el dolor, aunque no hayan sido aún examinadas clínicamente.
Noailly ha mencionado que la modelización mejorada con IA representa ‘una forma eficaz de construir un modelo de columna vertebral personalizado para la medicina de precisión’, y señaló que el objetivo es aplicar la modelización computacional en el ámbito clínico.
