Problemas como la preeclampsia, tumores ováricos, embarazos de riesgo y cirugías cardiopediátricas pueden tener un mayor éxito gracias al uso de la IA

La Inteligencia Artificial (IA) presenta un gran avance en el ramo materno fetal y ginecológico, ya que puede prever condiciones de morbilidad materna como la preeclampsia, que es la principal causa de muerte materna en nuestro país, y presentar un diagnóstico precoz de enfermedades como el síndrome de ovario poliquístico y anomalías genéticas.

Así lo expuso en rueda de prensa la doctora América Aimé Corona Gutiérrez, adscrita al Hospital Civil de Guadalajara (HCG), al presentar el Módulo de Ginecología y Obstetricia del Congreso Internacional de Avances en Medicina (CIAM 2024), a realizarse del 17 al 20 de abril del presente año.

Explicó que con la IA es posible mejorar ultrasonidos obstétricos que permiten evaluar mejor las condiciones del feto, así como obtener modelos predictivos encaminados a detectar a tiempo factores de riesgo en embarazos y generar estrategias para tratar preeclampsia y otras enfermedades que pueden poner en riesgo la vida de la madre y el feto.

Para comenzar a aplicar fidedignamente la tecnología en el tratamiento y diagnóstico de estos padecimientos, Corona Gutiérrez informó que se realizó un primer estudio que permitió encontrar factores de la población vulnerable a padecer preeclampsia, lo que ha dado pie a comenzar con el diseño de un modelo enfocado en mujeres jaliscienses.

Dijo que en el tema del embarazo adolescente, éste ha disminuido de 27 a 25 ciento en el HCG, lo que es importante aunque no significativo, ya que dentro de este sector se tiene un gran espectro de embarazos que ponen en riesgo la vida de la madre y el bebé; por ello, la IA “nos permite mejorar el tratamiento intensivo y nos ayuda a conocer malformaciones en el feto que pueden ser operadas o tratadas en un punto específico del embarazo”.

Además de poder obtener un mayor nivel de éxito en embarazos de riesgo, el doctor Alberto Ballesteros Manzo, Coordinador del Módulo de Ginecología y Obstetricia, compartió que con la IA se realiza el diagnóstico precoz de tumores ováricos y rehabilitación del piso pélvico.

“Con el uso de las nuevas tecnologías se pueden hacer predicciones de las tumoraciones pélvicas, específicamente ováricas o uterinas; si tienen características de malignidad o benignidad, eso, en conjunto con exámenes de sangre, ayuda mucho a hacer un diagnóstico precoz desde tumoraciones pequeñas y un abordaje rápido y con los insumos necesarios como una cirugía habitual”, explicó.

Los avances y desarrollos futuros que se han aplicado en esta rama de la medicina serán presentados en distintos foros, charlas y exposiciones en el CIAM 2024, dentro del Módulo de Ginecología y Obstetricia.

Por otro lado, se podrá conocer la aplicación de la tecnología y los nuevos métodos de cirugía en infantes dentro del Módulo de Pediatría, el cual está Coordinado por el doctor René Pérez Ramírez, quien exaltó la participación de residentes, estudiantes y especialistas de la materia para conocer cómo es que la IA puede apoyar en cuestiones operatorias, de diagnóstico y tratamiento en bebés, niños y adolescentes.

“El futuro ya está aquí. Tenemos múltiples temas en los cuales la IA nos apoya, no solamente en el diagnóstico, sino también en la realización de procedimientos como la Inteligencia Artificial y el diagnóstico por imagen, a fin de poder colocar accesos vasculares en pacientes pediátricos, o realizar diagnóstico de cardiopatías congénitas”, informó.

Las conferencias y actividades relacionadas con los módulos de Pediatría, y Ginecología y Obstetricia, tendrán lugar en el Conjunto Santander de Artes Escénicas. Además de las charlas y foros de 24 módulos del congreso, la doctora Giselle Ivette de la Torre García dijo que se efectuarán talleres sobre IA y salud, así como actividades culturales, deportivas y el Concurso del Fraile, en el que pueden participar médicos residentes.

La agenda y temario de cada módulo del CIAM 2024 puede ser consultada en la página https://ciam.hcg.gob.mx/

Texto: Valeria Estefanía Jiménez Muñiz
Fotografía: Jorge Íñiguez