Investigadores de la USAL en “AI-SMART 2025” - Conferencia Científica Internacional Multidisciplinaria en la Universidad de Belgrado, Serbia

El 25 y 26 de septiembre, se desarrolló en la Universidad de Belgrado, Serbia, la Conferencia Científica Internacional Multidisciplinaria: “IA para un Futuro Más Inteligente”.
 
Los investigadores del Instituto de Investigación en Arte, Arquitectura y Tecnología de la Universidad del Salvador (USAL), M.D. Santiago Salimbeni y el Ing. Santiago Nicolet, presentaron su artículo titulado “IA como Herramienta de Apoyo a la Toma de Decisiones en el Diagnóstico del Cáncer de Próstata: Revisión de la Literatura y Análisis de Tendencias”.

Su trabajo revisó el papel de la Inteligencia Artificial en el avance del diagnóstico del cáncer de próstata, destacando el predominio de los enfoques de Aprendizaje Profundo, en particular las CNN bidimensionales y tridimensionales como ResNet, U-Net e InceptionNet. El aprendizaje por transferencia con modelos preentrenados se destacó como una estrategia eficaz para la resonancia magnética de próstata, especialmente con conjuntos de datos limitados. También se examinó la integración de la radiómica y el aprendizaje automático, utilizando características de la mpMRI en combinación con clasificadores como Random Forest y XGBoost.

La presentación abordó la contribución de las GAN para la mejora de la resonancia magnética, las CNN 3D para la detección y segmentación de lesiones, y los métodos de aprendizaje profundo para la histopatología y la clasificación de Gleason, que reducen la variabilidad interobservador. La integración multimodal de resonancia magnética, histología y biomarcadores se presentó como una vía prometedora hacia el diagnóstico personalizado. Además, se demostró que técnicas de IA explicables, como la activación de clases y los mapas de saliencia, mejoran la interpretabilidad, mientras que la puntuación automatizada PI-RADS y los sistemas CAD facilitan la toma de decisiones estandarizada. Finalmente, los esfuerzos continuos en robustez adversarial resaltan la importancia de la estabilidad y la fiabilidad del modelo.

Este análisis exhaustivo ilustra cómo la IA está transformando el diagnóstico del cáncer de próstata al mejorar la precisión, la interpretabilidad y la aplicabilidad clínica.