La ingeniera biomédica Anne Oyarzun Domeño, originaria de Pamplona y nacida en 1997, ha desarrollado un innovador sistema basado en inteligencia artificial que promete revolucionar el análisis de imágenes médicas, específicamente en el estudio de enfermedades renales y cardíacas. Su tesis doctoral, presentada en la Universidad Pública de Navarra (UPNA), introduce un método automatizado para medir con precisión la perfusión sanguínea, un indicador crucial del flujo de sangre hacia los órganos vitales.
La investigación se centra en el uso de imágenes obtenidas mediante una técnica avanzada de resonancia magnética conocida como Arterial Spin Labeling (ASL). Esta metodología permite visualizar el flujo sanguíneo sin necesidad de utilizar agentes de contraste, convirtiéndose así en una herramienta no invasiva esencial para evaluar el volumen sanguíneo en tejidos como los riñones y el miocardio, el músculo cardíaco responsable de bombear sangre al resto del cuerpo.
Enfermedades crónicas beneficiadas
Oyarzun destaca que “las patologías crónicas, como la enfermedad renal crónica y la enfermedad arterial coronaria, representan un desafío clínico significativo debido a su alta prevalencia y su impacto en la calidad de vida de los pacientes”. La evaluación precisa de la perfusión tisular es fundamental para detectar alteraciones en el flujo sanguíneo, monitorizar la progresión de estas enfermedades y evaluar la respuesta a tratamientos específicos.
Uno de los logros más destacados de esta investigación es la creación de un marco integral para el procesamiento de imágenes. Este conjunto de herramientas digitales permite analizar automáticamente las imágenes obtenidas con ASL. Utilizando técnicas de aprendizaje profundo, una rama avanzada de la inteligencia artificial, se entrena al sistema para reconocer patrones complejos presentes en las imágenes médicas.
Desarrollo técnico y automatización
A lo largo de su trabajo, Oyarzun ha enfrentado retos técnicos significativos, como la escasez de herramientas específicas para analizar este tipo particular de imágenes mediante inteligencia artificial. Entre las soluciones implementadas se encuentra la alineación automática de imágenes renales, que asegura que las distintas capturas se sitúen en un mismo punto referencial para facilitar comparaciones precisas; así como la segmentación automática de estructuras internas del riñón, que identifica diferentes zonas del órgano a partir de las imágenes médicas.
Además, ha desarrollado un sistema automatizado que calcula con rapidez y precisión la perfusión renal. Este avance permite medir cuánto flujo sanguíneo llega al riñón sin requerir intervención manual por parte de especialistas, mejorando así tanto la eficacia como la fiabilidad del proceso. El método también ha sido adaptado para evaluar el flujo sanguíneo en el miocardio, lo que podría ser clave para mejorar diagnósticos relacionados con enfermedades cardíacas.
Trayectoria académica
La tesis doctoral fue dirigida por dos destacadas investigadoras del Instituto de Investigación Sanitaria de Navarra (IdiSNA): Arantzazu Villanueva Larre y María Asunción Fernández Seara. Este trabajo se alinea con las líneas investigativas del grupo especializado en Ingeniería Biomédica dirigido por el profesor Javier Rodríguez Falces en la UPNA.
Anne Oyarzun completó su formación académica con un grado en Ingeniería Biomédica en la Universidad de Mondragón y un máster especializado en procesado de imagen y señales en la UPNA. Durante su doctorado, realizó una estancia investigativa en Alemania y su trabajo ha dado lugar a publicaciones científicas y presentaciones en congresos internacionales.
Preguntas sobre la noticia
¿Quién es Anne Oyarzun Domeño?
Anne Oyarzun Domeño es una ingeniera biomédica de Pamplona, nacida en 1997, que ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial para mejorar el análisis de imágenes médicas relacionadas con enfermedades renales y cardíacas.
¿Qué técnica de resonancia magnética se utiliza en la investigación?
La investigación se centra en la técnica de resonancia magnética llamada Arterial Spin Labeling (ASL), que permite visualizar el flujo sanguíneo sin necesidad de administrar sustancias de contraste.
¿Cuál es la principal aportación de la tesis doctoral de Anne Oyarzun?
Una de las principales aportaciones es la creación de un marco de procesado de imagen que incluye herramientas digitales para analizar automáticamente las imágenes obtenidas con ASL utilizando aprendizaje profundo.
¿Qué enfermedades se benefician del análisis realizado por este sistema?
Las patologías crónicas como la enfermedad renal crónica y la enfermedad arterial coronaria son las que más se benefician del uso de esta técnica, ya que una evaluación precisa del flujo sanguíneo es fundamental para detectar alteraciones y monitorear la progresión de estas enfermedades.
¿Cómo mejora este sistema el cálculo del flujo sanguíneo?
El sistema automatizado desarrollado por Oyarzun permite calcular la perfusión renal de forma precisa y rápida, lo que antes requería intervención manual y más tiempo, mejorando así la eficacia y fiabilidad del diagnóstico.
¿Qué formación académica tiene Anne Oyarzun?
Anne Oyarzun cursó el grado en Ingeniería Biomédica en la Universidad de Mondragón y completó un Máster en Ingeniería Biomédica en la Universidad Pública de Navarra, además de realizar una estancia de investigación en la Universidad de Heidelberg.
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