EN LA UASLP SE INVESTIGA POSIBILIDAD DE DIAGNÓSTICO MEDIANTE LUZ E IA

La luz y la inteligencia artificial se han convertido en aliadas clave para abrir nuevas posibilidades en el diagnóstico médico, particularmente en la detección temprana de enfermedades. Así lo explicó el doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías, profesor-investigador de tiempo completo de la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP), quien desde hace años trabaja en la aplicación de técnicas físicas y computacionales al campo de la medicina.

Su interés por unir la física, el cómputo y la salud surgió desde su etapa como estudiante y se consolidó durante su doctorado, donde se especializó en espectroscopía, una técnica basada en la interacción de la luz con el material biológico. De acuerdo con el investigador, la luz forma parte del espectro electromagnético, que incluye desde las ondas de radio hasta los rayos gamma, y cada región aporta información distinta cuando interactúa con la materia. En el caso de la espectroscopía aplicada a la medicina, el trabajo se centra principalmente en las regiones infrarroja, visible y ultravioleta.

Estas técnicas analizan fenómenos como la absorción, la reflexión y la dispersión de la luz. En particular, la espectroscopía Raman, con la que trabaja el doctor Ramírez Elías, permite obtener información a nivel molecular. Esto resulta fundamental en el diagnóstico médico, ya que muchas enfermedades generan cambios moleculares antes de que aparezcan signos o síntomas visibles. Dichos cambios se reflejan en el llamado espectro Raman, lo que abre la posibilidad de detectar alteraciones de manera temprana.

El trabajo del investigador se desarrolla en dos grandes vertientes. Por un lado, el enfoque no invasivo, donde la técnica se aplica directamente sobre la piel para estudiar distintos padecimientos dermatológicos, incluido el cáncer de piel, así como el análisis de saliva para enfermedades como el asma. Por otro lado, se trabaja con muestras biológicas, como suero para el estudio de enfermedades metabólicas, entre ellas la diabetes, y tejido hepático para padecimientos como hígado graso, fibrosis o cirrosis.

La inteligencia artificial juega un papel central en esta labor, especialmente en el análisis de datos. Las señales obtenidas mediante espectroscopía generan grandes volúmenes de información, por lo que se recurre a técnicas de aprendizaje automático capaces de identificar patrones, clasificar datos y realizar predicciones, por ejemplo, para diferenciar entre pacientes sanos y enfermos.

A nivel nacional, son todavía pocos los grupos que trabajan específicamente con espectroscopía Raman aplicada al diagnóstico médico, aunque existe un desarrollo importante en inteligencia artificial dentro de la universidad.

El doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías es Profesor-Investigador de Tiempo Completo, nivel VI, en la Facultad de Ciencias de la UASLP, Doctor en Ciencias Aplicadas, cuenta con Perfil PRODEP y es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, Nivel II.