La luz y la inteligencia artificial se han convertido en aliadas clave para abrir nuevas posibilidades en el diagnóstico médico, especialmente en la detección temprana de enfermedades. Así lo expuso el doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías, profesor-investigador de tiempo completo en la Facultad de Ciencias de la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP). Desde hace años, el doctor Ramírez Elías se dedica a aplicar técnicas físicas y computacionales al ámbito de la medicina.
Su interés por integrar la física, el cómputo y la salud comenzó durante su etapa como estudiante y se consolidó durante su doctorado, donde se especializó en *espectroscopía*, una técnica que estudia la interacción de la luz con los materiales biológicos. Según el investigador, la luz es parte del espectro electromagnético, que abarca desde ondas de radio hasta rayos gamma, cada una aportando información distinta al interactuar con la materia. En medicina, la espectroscopía se enfoca principalmente en las regiones infrarroja, visible y ultravioleta.
Nuevas técnicas para diagnósticos médicos
Las técnicas espectroscópicas analizan fenómenos como la absorción, reflexión y dispersión de la luz. En particular, la *espectroscopía Raman*, utilizada por el doctor Ramírez Elías, permite obtener información a nivel molecular. Este enfoque es fundamental para el diagnóstico médico, ya que muchas enfermedades provocan cambios moleculares antes de que aparezcan signos o síntomas visibles. Estos cambios son reflejados en el espectro Raman, lo que proporciona una oportunidad para detectar alteraciones de manera temprana.
El trabajo del investigador se desarrolla en dos vertientes principales: un enfoque no invasivo que aplica técnicas directamente sobre la piel para estudiar diversos padecimientos dermatológicos —incluido el cáncer de piel— y otro que analiza muestras biológicas como suero para investigar enfermedades metabólicas como la diabetes y tejido hepático para condiciones como hígado graso o cirrosis.
Colaboración interdisciplinaria e inteligencia artificial
Dada la naturaleza altamente especializada de esta investigación, los proyectos son realizados de manera interdisciplinaria. El doctor Ramírez Elías colabora constantemente con el Departamento de Fisiología y Biofísica de la Facultad de Medicina, así como con el CIACyT y otros grupos dentro de su propia facultad. Además, investigadores posdoctorales y estudiantes tanto de licenciatura como posgrado participan activamente en diferentes etapas del desarrollo de los proyectos.
La inteligencia artificial desempeña un papel crucial en esta labor, especialmente en el análisis de datos. Las señales obtenidas mediante espectroscopía generan grandes volúmenes de información; por ello, se emplean técnicas de aprendizaje automático capaces de identificar patrones y clasificar datos. Esto resulta esencial para diferenciar entre pacientes sanos y enfermos.
Pioneros en espectroscopía Raman
A nivel nacional, son pocos los grupos que trabajan específicamente con *espectroscopía Raman* aplicada al diagnóstico médico; sin embargo, existe un desarrollo significativo en inteligencia artificial dentro de la UASLP. Estos avances permiten adaptar algoritmos diseñados por otros equipos a las aplicaciones médicas desarrolladas en San Luis Potosí.
El doctor Miguel Ghebré Ramírez Elías, Profesor-Investigador a tiempo completo nivel VI en la Facultad de Ciencias de la UASLP y Doctor en Ciencias Aplicadas con perfil PRODEP, también es miembro del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores Nivel II.
Hugo Laussin
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