El sistema de inteligencia artificial para tuberculosis, creado por estudiantes, promete reducir tiempos de diagnóstico y facilitar atención médica en México.
Un innovador proyecto de estudiantes de Tamaulipas está captando la atención del sector salud nacional. Se trata de un sistema de inteligencia artificial diseñado para detectar tuberculosis de manera preliminar, que busca reducir los tiempos de diagnóstico y facilitar la atención en comunidades con acceso limitado a servicios médicos especializados. Esta iniciativa, nacida en las aulas del CBTis 103, podría convertirse en un referente de tecnología aplicada a la salud en México y Latinoamérica.
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Todo lo que debes saber: los alumnos Oliver Salvador Sánchez Perales y Alejandro de Jesús Pérez Martínez desarrollaron el Sistema de Inteligencia Artificial para el Diagnóstico de la Tuberculosis (Siapret), que permite detectar de forma preliminar la enfermedad mediante el análisis de síntomas, radiografías y audios de la tos.
El sistema calcula un porcentaje de coincidencia de los síntomas con los de la tuberculosis, ofreciendo resultados rápidos y accesibles incluso en zonas rurales o marginadas.
La innovación de integrar audio y datos clínicos en un solo sistema busca mejorar la precisión del diagnóstico temprano frente a métodos convencionales.
La tuberculosis continúa siendo un problema de salud pública en México, especialmente en comunidades rurales y con limitada infraestructura médica. Según la Secretaría de Salud de México, la detección temprana es clave para reducir complicaciones y evitar contagios. Los estudiantes identificaron la oportunidad de aplicar inteligencia artificial en un área crítica de la medicina, aprovechando:
Necesidad de herramientas accesibles para diagnóstico preliminar
Proyectos similares a nivel mundial han explorado la IA para tuberculosis, pero pocos integran análisis de audio, radiografía y síntomas en una misma plataforma, lo que convierte a Siapret en una propuesta pionera en Latinoamérica.
