La Dra. Elizabeth Montero, investigadora de la Universidad Internacional Iberoamericana (UNIB), participa en un estudio que presenta un enfoque innovador basado en la inteligencia artificial para el diagnóstico temprano de la tiroides, con el fin de reducir la tasa de mortalidad de las personas afectadas por esta enfermedad.
Los trastornos de la tiroides abarcan diversas afecciones que afectan el funcionamiento de esta glándula ubicada en el cuello, responsable de regular el metabolismo, la energía, el crecimiento y el desarrollo. Entre los problemas más comunes se encuentran el hipotiroidismo, que implica una producción insuficiente de hormonas tiroideas, y el hipertiroidismo, caracterizado por un exceso de estas hormonas. Estas afecciones pueden generar síntomas como fatiga, cambios de peso y alteraciones emocionales o menstruales, siendo causadas por factores como enfermedades autoinmunes, deficiencia de yodo, genética o ciertos medicamentos. Su diagnóstico combina exámenes clínicos, análisis de sangre y pruebas de imagen, mientras que los tratamientos incluyen terapia hormonal, medicamentos o cirugía, según el caso.
Aunque la mortalidad asociada a los trastornos tiroideos es baja en comparación con otras enfermedades, el cáncer de tiroides, especialmente el carcinoma anaplásico, representa el mayor riesgo de muerte. Por otro lado, el manejo inadecuado de hipotiroidismo o hipertiroidismo puede derivar en complicaciones graves.
El diagnóstico de estas afecciones es complejo y requiere pruebas exhaustivas, pero la inteligencia artificial (IA) está revolucionando este proceso. Los algoritmos de aprendizaje automático permiten analizar grandes volúmenes de datos médicos, identificando patrones que facilitan la detección temprana y precisa de trastornos tiroideos. Sin embargo, los métodos tradicionales de diagnóstico presentan limitaciones, como sesgos en datos desequilibrados y falta de interpretabilidad en los modelos de IA actuales.
En este contexto, se empleó en el estudio un enfoque avanzado de diagnóstico basado en la inteligencia artificial, en el cual se combinaron dos técnicas innovadoras: el método de sobremuestreo sintético nominal continuo (SMOTE-NC) para equilibrar los datos y el modelo de aprendizaje automático Light Gradient Boosting Machine (LGBM). Para garantizar la transparencia en el proceso de toma de decisiones, se integró un mecanismo de inteligencia artificial explicable (XAI) basado en las explicaciones aditivas de Shapley (SHAP). Esto permitió entender cómo y por qué el modelo llega a ciertas conclusiones, fortaleciendo la confianza en su uso clínico.
El enfoque propuesto alcanzó una precisión del 96% en el diagnóstico de enfermedades de la tiroides, superando significativamente a los métodos tradicionales. Así mismo, mostró resultados prometedores en la resolución de problemas críticos como el desequilibrio de clases en los datos médicos, un desafío común en el análisis de enfermedades raras o específicas. Las aplicaciones de este enfoque pueden funcionar como herramienta de apoyo en la toma de decisiones en entornos clínicos para ofrecer información diagnóstica preliminar y señalar casos potenciales para una evaluación adicional. Este avance tiene el potencial de revolucionar la detección y el tratamiento de los trastornos tiroideos, facilitando intervenciones más tempranas y personalizadas para los pacientes.
En un mundo donde las enfermedades de la tiroides son cada vez más prevalentes, esta investigación representa un paso significativo hacia la integración de la inteligencia artificial en la medicina. Si bien aún queda camino por recorrer antes de su implementación generalizada, el potencial de esta tecnología para salvar vidas y mejorar la calidad de vida es innegable. La ciencia y la tecnología, una vez más, demuestran ser aliadas poderosas en la búsqueda de una salud mejorada para todos.
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