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Martín Isaac Specterman Zabala es un joven salteño de 27 años, que vive en Córdoba, egresó de ingeniero biomédico de la Universidad Pública y que ahora está cursando el doctorado en bioingeniería en el Instituto Universitario del Hospital Italiano, de Buenos Aires. La novedad que llegó a la redacción de El Tribuno es que Specterman integra un equipo de médicos e investigadores que utilizan la Inteligencia Artificial para detectar síntomas o indicios de cáncer.
¿Cómo es eso de usar IA para detectar el cáncer?
En el grupo en el que estoy nos enfocamos en el estudio de lo que es el microbioma de cáncer, particularmente cáncer colorectal. O sea, en el estudio de las características del ambiente que rodea las células de un tumor que se encuentra en el colon o en el recto. Yo trabajo en el análisis o en herramientas, aplicar herramientas que me ayuden al análisis de imágenes histológicas de cáncer colorectal. Con esas herramientas que están imbuidas a veces. No es que las desarrollo, sino que las aplico, las optimizo y las adapto a nuestros datos para facilitar al patólogo el análisis de esa imagen histológica.
¿Y cómo se utiliza la IA en este caso?
Voy a dar un ejemplo. El año pasado, con mi compañera del grupo, presentamos en un congreso de informática que se celebró en Chile, un trabajo en el que hacíamos una automatización de lo que sería el proceso de caracterización de ciertos antígenos que eran de interés para un patólogo. Mi aporte en ese trabajo fue el procesamiento de una imagen histológica haciendo filtros. En realidad se llaman máscaras, pero vamos a decir que una máscara es un filtro que divide la imagen en regiones de interés para el patólogo. Por ejemplo, en la región tumoral, región que no es tumor, una región intermedia, regiones con cierta o tal otra característica. Por ahí, la palabra IA queda muy grande, porque es realmente un espectro muy grande para acotar un poco más ese campo, solemos referirnos al machine learning o, siendo más específicos, al deep learning, el aprendizaje profundo. Entonces yo, a partir de una imagen, entreno a una red neuronal para que aprenda ciertos patrones, reconozca ciertas relaciones intrínsecas a la imagen, entre estructuras que se presentan en la imagen, colores, texturas, formas, para generarme un filtro, una máscara, con la región que al patólogo le interesa.
"Me interesa que la ingeniería biomédica genere un impacto sobre la calidad de vida".
Y este desarrollo e investigación, ¿recién están en el principio?
Sí, en el grupo estamos recién arrancando, somos un grupo chico todavía. Y sí, hay para rato. De todas formas, lo que es IA, machine learning, aplicado a medicina, se puede explotar muchísimo, es un campo en el que hay mucho para hacer.
¿Cómo entra usted a ese grupo?
Yo entro por parte de mi director de tesis, Marcelo Rizk. Él me introdujo al equipo asistiendo a una de estas veces que tuve que viajar a Buenos Aires para la cursada del Doctorado. Nuestra área es cáncer colorectal, pero en realidad estamos todos bajo el marco de un proyecto de unidad ejecutora que se llama Intramic, por investigación translacional de microbioma, y ahí abarca distintos contextos clínicos. Nuestro caso es cáncer colorectal.
Usted dijo que el desarrollo de la IA para detectar casos de cáncer o en medicina en general es algo que no tiene techo...
Por ahora, techo yo no lo veo nuevo. Por ahí es un poco relativo la palabra nuevo. Lo que es IA en sí, el campo tiene ya varias décadas. Sí es cierto que en los últimos cinco años hubo como un boom para el común de la gente; quizás antes estaba más reservado al área de investigación. Ahora, a medida que la tecnología avanza, se hace cada vez más accesible para todas las personas. Pero sí, en particular lo que es salud, también ya lleva algún tiempito cocinándose. Constantemente se está innovando en este campo.
"Lo que es IA, machine learning, aplicado a medicina, se puede explotar muchísimo".
Según su criterio ¿la enseñanza de la universidad en materia de IA cómo tendría que ser?
Son herramientas. La manera de aplicarla, la manera pedagógica es algo que por ahí quizás aún no está. Yo considero que está en pañales, porque esta IA avanza más rápido de lo que nosotros podemos adaptarlo a la docencia, al área pedagógica, no solamente universidades, sino también en escuelas, en colegios primarios, secundarios, terciarios. Hay que tratarlas como herramientas. Nunca va a suplantar a un docente, nunca va a suplantar al criterio propio y la curiosidad que tenga el alumno. Pero sí es una herramienta que puede agilizar el aprendizaje, que puede facilitar el acceso a la información, el resumir. Y en el ámbito médico nunca va a suplantar tampoco a un médico, va a ayudar al diagnóstico, va a ser complementario a un diagnóstico. Esperemos que sean herramientas precisas pero acompañando, nunca suplantando.
¿Cómo ves tu futuro? No vuelve a Salta...
Por ahora no. Tengo mi vida ya establecida en Córdoba. Encuentro que es como el nexo que a mí me gusta, seguir aplicando ingeniería biomédica para intentar resolver problemas en medicina. Sólo que con una vía que quizás no es la tradicional para un ingeniero biomédico, que son los datos.