La ingeniera almeriense Amelia Jiménez Sánchez se ha doctorado Cum Laude en la Universidad Pompeu Fabra (UPF) en España. Este logro lo ha alcanzado bajo la dirección de la profesora Gemma Piella y la profesora Diana Mateus de la École centrale de Nantes en Francia. La investigación llevada a cabo ha tratado sobre las técnicas de Inteligencia Artificial para el soporte clínico en el diagnóstico médico. Amelia, nacida en Benahadux, estudió el grado en Ingeniería de Tecnologías de Telecomunicación en la Universidad de Granada (UGR). Realizó además dos estancias en Alemania.

En la Universidad Técnica de Munich (TUM) se despertó su curiosidad en la investigación de algoritmos para aplicaciones biomédicas. Realizó igualmente un Máster en Computación Biomédica. Durante este periodo, Amelia fue reconocida entre las mejores estudiantes del departamento de informática de la TUM. Todo esto gracias a la beca INPhINIT, cofinanciada por la Fundación la Caixa y el programa EU Horizon 2020 Marie Skłodowska-Curie. Así, Amelia comenzó en 2017 su doctorado en el Departamento de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la UPF.

Objetivos de la Tesis

El pasado octubre de 2021, la almeriense realizó la defensa de su tesis. La misma se refiere al desarrollo de algoritmos de aprendizaje profundo para el diagnóstico médico, en particular para la clasificación de fracturas femorales y detección de cáncer en mamografía. La tesis de Amelia tiene como objetivo diseñar métodos para mejorar los actuales sistemas para el diagnóstico asistido por computadora.

Estos algoritmos se ven enfrentados a desafíos cuando se trabaja con bases de datos de imágenes médicas. En primer lugar, el número de imágenes o anotaciones proporcionadas es limitado. Adicionalmente, las etiquetas de clasificación provistas pueden no ser del todo fiables o resultar en una distribución desbalanceada. En tercer lugar, en escenarios de aprendizaje colaborativo, hay que tener en cuenta la privacidad de los/as pacientes y las posibles diferencias de dominio de las imágenes.

Fracturas femorales y cáncer de mama

En su tesis se investigan dos aspectos clave a la hora de aprender representaciones a partir de imágenes médicas: el diseño de la arquitectura de aprendizaje profundo y la optimización de estas redes con aprendizaje curricular. Entre ellas, la clasificación de fracturas femorales para conseguir una planificación de la cirugía más adecuada y precisa. También investiga la detección precoz/temprana de cáncer de mama analizando mamografías, así como la detección de tumores malignos sin necesidad de biopsia.

Según apunta, lo ocurrido ha sido el fruto de cuatro años de una experiencia muy estimulante e intensa, tanto en lo personal como en lo profesional. Compaginando las tareas de investigación, Amelia ha impartido talleres y charlas divulgativas. Las mismas han sido organizadas por Barcelona Activa (Ayuntamiento Barcelona) y #100tífiques (Fundació Catalana de Recerca i la Innovació). Ha sido además mentora del programa Inspira STEAM, promovido por la Universidad de Deusto.

Amelia ha participado en estas iniciativas porque señala que es importante que la investigación se lleve a la sociedad.  También alega que es fundamental despertar la curiosidad de los niños y niñas en carreras científicas. Al finalizar la defensa, Amelia agradeció la asistencia, tanto de manera presencial como online. En especial, a sus supervisoras Gemma y Diana por la orientación y apoyo durante este trayecto. Amelia ahora espera seguir realizando investigación para poner la inteligencia artificial al servicio de la medicina.

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Cum Laude por una tesis sobre inteligencia artificial para diagnóstico médico

Cum Laude por una tesis sobre inteligencia artificial para diagnóstico médico. Foto: Unsplash. Créditos: Ani Kolleshi

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