La preeclampsia continúa siendo una de las principales causas de morbimortalidad materna y perinatal a nivel mundial. Frente a este desafío, el doctor Matías Salinas abordó en su tesis doctoral esta complicación en el embarazo buscando mejorar su detección temprana mediante inteligencia artificial.
El investigador defendió exitosamente el proyecto “Modelo híbrido explicable basado en inferencia difusa para la caracterización hemodinámica y clasificación del riesgo en los trastornos hipertensivos del embarazo”, en el marco del Doctorado en Ciencias e Ingeniería para la Salud de la Universidad de Valparaíso, bajo la guía del doctor Rodrigo Salas, de la Escuela de Ingeniería Biomédica, y la coguía del doctor Fabián Pardo, perteneciente a la Escuela de Medicina del Campus San Felipe.
El trabajo se desarrolló en dos etapas complementarias. La primera consistió en la creación de un modelo de lógica difusa explicable, capaz de transformar datos clínicos en reglas comprensibles y auditables para el equipo médico, evitando los clásicos modelos de “caja negra” de la inteligencia artificial, donde el modelo alcanzó una exactitud global de 91 por ciento en la clasificación de preeclampsia.
La segunda etapa correspondió al estudio hemodinámico en mujeres embarazadas atendidas en el cesfam Segismundo Iturra de San Felipe, mediante monitoreo no invasivo de parámetros cardiovasculares durante el embarazo.
A través de técnicas de clustering y caracterización hemodinámica, se identificaron distintos perfiles maternos, incluyendo un subgrupo con menor adaptabilidad vascular durante el embarazo. Estos resultados permiten comprender mejor cómo se adapta el sistema cardiovascular materno durante la gestación y actualmente se encuentran en proceso de publicación científica.
Este trabajo refuerza la importancia de generar investigación con impacto local, conectando la academia con la atención primaria de salud y con las necesidades reales de las gestantes de la provincia de San Felipe. Sus hallazgos abren nuevas posibilidades para el uso de inteligencia artificial explicable como herramienta de apoyo clínico en la predicción, monitoreo y prevención de complicaciones hipertensivas del embarazo.
Postdoctorado
El doctor Matías Salinas se encuentra realizando un postdoctorado en el Departamento de Física de la Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto, USP (Brasil), junto al doctor Carlos Ernesto Garrido Salmon en un proyecto titulado “Identificación de subtipos de deterioro cognitivo leve en personas mayores mediante el uso de imágenes por resonancia magnética multimodal y aprendizaje automático no supervisado”.
Este proyecto busca desarrollar modelos predictivos robustos para identificar subtipos de personas con deterioro cognitivo leve (DCL) y estimar la probabilidad de que la enfermedad evolucione hacia la enfermedad de Alzheimer. El proyecto se basa en datos, sean procesados o no, procedentes de consorcios internacionales de investigación (ADNI, NACC, OASIS y UKBiobank), que incluyen información sobre imágenes estructurales por resonancia magnética, datos neuropsicológicos y biomarcadores de muestras de líquido cefalorraquídeo. El enfoque se centrará en la selección de características y se probarán tanto modelos supervisados como no supervisados para aumentar la precisión predictiva.
Nota: Daniela Di Prima
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