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DIRECCIÓN GENERAL DE COMUNICACIÓN SOCIAL


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Enero 19, 2021

Investigadores buscan identificar problemas de miopía mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial

Identificar problemas de visión, particularmente la miopía, mediante técnicas de machine learning usando algoritmos de inteligencia artificial, es el propósito de investigadores universitarios que mediante estas técnicas o metodologías pueden determinar si la personas pueden en un futuro padecer dicha enfermedad.
El doctor Emiliano Terán Bobadilla, investigador de la Facultad de Ciencias Físico-Matemáticas (FCFM) de la Universidad Autónoma de Sinaloa (UAS) sostuvo que para ellos es necesario información, esta se logra utilizando un dispositivo oftalmológico denominado Tomógrafo de Coherencia Optima (OCT, por sus siglas en inglés).
En este sentido, el OCT toma imágenes trasversales del ojo, “este dispositivo lo que hace es básicamente fotografiar las capas del ojo de una persona y poder observar cambios en la morfología de la retina”.
Dijo que las imágenes tomadas son analizadas mediante un método híbrido para reconstruir la morfología de la fobia del ojo e identificar si la persona tiene o no la enfermedad de la miopía. 
“Esto nos puede servir para identificar el desarrollo de miopía futuro, por ello el trabajo de campo se puede realizar a niños y adolescentes y con esta técnica predecir si podrían desarrollar esta enfermedad visual”, recalcó el investigador.
Terán Bobadilla expuso que los algoritmos utilizados para este propósito son siete, los cuales son el Artificial Neural Network (ANN), Classification and Regression Trees (CART), K-Nearest Neighbors (KNN), Liner Discriminant Analysis (LDA), Ordinal Logistic Regression (OLR), Support Verctor Machines (SVM) y el Random Forest (RF).
Manifestó que la predicción mayormente cercana a los datos obtenidos y su tratamiento es mediante el algoritmo Random Forest. Asimismo, sostuvo que esta investigación se presentará en el Anual virtual-meeting of the Association for Research in Vision and Ophthalmoly (ARVO) el próximo mes de mayo.
Agradeció la colaboración del doctor Arturo Yee Rendón de la Facultad de Informática Culiacán, y la doctora Carla Angulo de la Facultad de Medicina, y del CIDOCS los doctores Silvia Paz y Abel Ramón, así como al doctor Pablo de Gracia de la Midwestern University.


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Universidad Autónoma de Sinaloa. Sursum Versus.