MedDetect: una innovadora herramienta de IA para la detección de enfermedades respiratorias
MedDetect es un proyecto impulsado por Erika Veramendi, estudiante de Ingeniería de Sistemas en la Universidad Privada Franz Tamayo (Unifranz). La iniciativa busca integrar datos clínicos y de imágenes médicas, utilizando inteligencia artificial para generar análisis preliminares que faciliten el seguimiento de pacientes con enfermedades respiratorias. Este trabajo fue presentado en el V Congreso Científico Nacional de OWSD Bolivia, celebrado del 26 al 28 de agosto de 2026 en La Paz.
La motivación de Veramendi radica en llevar la inteligencia artificial a un ámbito práctico y útil en la salud. "No quería limitarme a un modelo que solo clasifique radiografías", comentó la estudiante, quien decidió abarcar todo el proceso de recopilación y etiquetado de datos, así como el entrenamiento y validación de modelos dentro de una plataforma integral.
Funciones y características de MedDetect
MedDetect es un sistema que no solo analiza imágenes de rayos X, sino que también registra información clínica del paciente y permite el procesamiento de datos a través de diferentes módulos de inteligencia artificial. Su componente de análisis de imágenes respiratorias identifica patrones y áreas relevantes, generando resultados preliminares que complementan la información disponible para los médicos. Además, incluye una función de reconocimiento de voz que transcribe las conversaciones durante las consultas, facilitando la organización de datos.
Un aspecto fundamental del proyecto es que la inteligencia artificial no sustituye al médico, sino que actúa como un apoyo. "Mi objetivo es proporcionar una herramienta que ayude en la toma de decisiones", señaló Veramendi. Esto implica que el juicio clínico sigue siendo responsabilidad del profesional de la salud, mientras que la tecnología sirve para detectar patrones y organizar información.
Para el desarrollo de MedDetect, se construyó un flujo de datos que incluyó la recopilación de imágenes de diversas fuentes, incluyendo bases de datos especializadas y material de instituciones de salud. Estas imágenes fueron organizadas y utilizadas para entrenar modelos que mostraron un desempeño variable, con una precisión aproximada del 85% en los análisis pulmonares, destacando que estos resultados son de apoyo y no reemplazan a la evaluación médica.
La integración de diferentes tipos de información es uno de los rasgos innovadores de MedDetect, permitiendo que datos clínicos, imágenes y resultados generados por inteligencia artificial se manejen de manera conjunta. Esto proporciona una visión más completa y útil para el seguimiento de casos dentro de instituciones de salud, abriendo la posibilidad de desarrollar estadísticas a nivel departamental en el futuro.
A medida que avance en su desarrollo, MedDetect tiene el potencial de expandirse más allá de las enfermedades respiratorias, gracias a su arquitectura escalable. Veramendi menciona que la plataforma podría incorporar nuevos modelos de inteligencia artificial para diversas patologías, lo que la convierte en una herramienta integral para los centros de salud, abriendo un camino hacia futuras soluciones tecnológicas diseñadas para atender las necesidades de la comunidad.
Este proyecto, que refleja cómo la formación universitaria puede dar lugar a soluciones tecnológicas con impacto social, fue presentado en el V Congreso Científico Nacional de OWSD Bolivia, destacando la importancia de abordar problemas reales mediante la investigación y el desarrollo tecnológico. MedDetect es un ejemplo de cómo un proyecto estudiantil puede convertirse en un recurso valioso para mejorar la atención médica y responder a las demandas del contexto local.
En resumen, la propuesta de MedDetect no solo incorpora inteligencia artificial en el ámbito de la salud, sino que también conecta investigación y tecnología con necesidades concretas de la comunidad, creando una base sólida para un crecimiento continuo y adaptación a nuevos retos en el sector salud.