UASLP explora uso de IA para detectar tuberculosis

SAN LUIS POTOSÍ, SLP., 4 de septiembre de 2026.- La inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta para acelerar la detección de tuberculosis mediante el análisis de radiografías, explicó la investigadora Dora-Luz Flores durante el ENIBET 2026 de la UASLP.

La profesora de la Universidad Autónoma de Baja California presentó el proyecto MIA-Tb-Rx, que utiliza miles de imágenes radiográficas para entrenar un modelo capaz de reconocer patrones asociados con la enfermedad y generar un análisis en cuestión de segundos.

Flores explicó que el proyecto surgió ante la necesidad de reducir el tiempo entre la aparición de síntomas y la confirmación de la tuberculosis. En Baja California, la incidencia de esta enfermedad es tres veces superior a la media nacional, además de que la entidad se encuentra entre las de mayor mortalidad.

-La problemática no se trata solamente de una idea en abstracto, sino de una situación que tenemos en nuestra región-, señaló la investigadora.

El sistema busca identificar mediante radiografías a pacientes que requieren estudios confirmatorios, para que puedan ser canalizados con mayor rapidez. La herramienta no pretende establecer por sí misma un diagnóstico.

-La inteligencia artificial no hace un diagnóstico. No sustituye al radiólogo ni al médico-, aclaró Flores.

La especialista destacó que uno de los objetivos es reducir los retrasos en la detección y contribuir a interrumpir oportunamente la cadena de transmisión de la tuberculosis, particularmente en regiones con dificultades para acceder a herramientas diagnósticas.

La conferencia “Del dato al conocimiento y del conocimiento a la salud: MIA-Tb-Rx para la detección temprana de la tuberculosis mediante IA” formó parte del Encuentro Nacional de Ingenierías Biomédica, Electrónica y Telecomunicaciones (ENIBET 2026), organizado por la UASLP.

Reproducción autorizada citando la fuente: Quadratín SLP
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