La Dra. Eman Yahya Abdu Al-Qaisi, miembro del personal docente de la Facultad de Ciencias de la Computación de la Universidad King Khalid (Departamento de Informática y Sistemas Informáticos), obtuvo una patente de invención registrada ante la Autoridad Saudí de Propiedad Intelectual por su innovación titulada «Sistema basado en una red neuronal convolucional para el diagnóstico de imágenes médicas multimodales». Se trata del primer sistema de inteligencia artificial médica de este tipo diseñado para funcionar tanto en grandes hospitales como en zonas remotas.
La invención consiste en el desarrollo de un sistema médico de inteligencia artificial capaz de diagnosticar imágenes médicas en cuestión de segundos mediante la identificación automática del tipo de imagen introducida y el diagnóstico de diversas enfermedades críticas, facilitando así la toma inmediata de decisiones médicas sin necesidad de conexión a Internet.
En cuanto a las principales características de la invención, la Dra. Al-Qaisi explicó que el sistema tiene la capacidad de identificar automáticamente el tipo de imagen médica y diagnosticarla mediante un único modelo ligero, en lugar de depender de modelos independientes para cada tipo de imagen. Asimismo, puede funcionar íntegramente en dispositivos móviles, sin conexión a Internet y en tiempo real, lo que proporciona flexibilidad para su uso en diferentes entornos sanitarios.
Señaló que los resultados de las pruebas demostraron un excelente rendimiento del sistema en el diagnóstico de datos médicos multimodales, incluidos casos de accidentes cerebrovasculares hemorrágicos e isquémicos, tumores cerebrales e infecciones torácicas, lo que refuerza la posibilidad de continuar desarrollando el sistema y ampliar el alcance de sus aplicaciones médicas.
La importancia de la invención radica en que aborda una brecha diagnóstica existente en determinados entornos sanitarios que pueden sufrir escasez de especialistas en radiología o una conectividad limitada a Internet. El sistema proporciona apoyo diagnóstico inmediato al médico, contribuyendo a acelerar la toma de decisiones médicas, reducir los errores de diagnóstico y mejorar los resultados de los pacientes tanto en hospitales con alta demanda como en zonas remotas.
En cuanto a las aplicaciones futuras, la Dra. Al-Qaisi explicó que el sistema podría extenderse a los servicios de urgencias, unidades de cuidados intensivos, clínicas de campaña y hospitales públicos, con la posibilidad de integrarlo en sistemas hospitalarios digitales y aplicaciones de telesalud. En el futuro, también podría ampliarse para incluir tipos adicionales de imágenes médicas y enfermedades.
