Instantes en que Víctor Mateo juramenta como ingeniero de sistemas.

Licenciado con honores. La tesis de Víctor Mateo Guerra (23) titulada “Sistema basado en redes neuronales artificiales para la predicción de la mortalidad de la cirugía cardíaca pediátrica congénita”, para optar el título profesional de ingeniero de sistemas, mereció la máxima calificación (20) por parte del jurado evaluador.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), las enfermedades cardíacas son la principal causa de muerte en el mundo y, por cada mil nacidos, ocho nacen con una cardiopatía congénita. El tratamiento consiste en la aplicación de medicamentos y, en casos más graves, se requiere de una intervención quirúrgica. Los cardiólogos son los que deciden recomendar o no una cirugía a un paciente.

Víctor Mateo y su asesor, Dr. David Mauricio.

De acuerdo con el joven profesional, como consecuencia de su trabajo de investigación se ha podido diseñar un software que pronostica, con un 97% de acierto, el resultado que tendrá una cirugía cardíaca en un bebé afectado por una enfermedad congénita, es decir analizar sus probabilidades de sobrevivir a una operación de este tipo.  

En la actualidad, informó, existen métodos estadísticos para predecir la mortalidad por cardiopatías u otros casos, pero tienen limitaciones en su capacidad predictiva, que alcanza un promedio de 70% a 80% de acierto; es decir, 17% a 27% menos que el sistema de redes neuronales artificiales propuesto, el cual, a decir del flamante ingeniero, no tiene precedentes en nuestro país.

“Estos métodos, que son fórmulas matemáticas, no alcanzan a encontrar del todo la relación entre los factores de riesgo (peso, talla, si el paciente nació prematuro, si es su segunda cirugía, etc.) y los resultados de la cirugía". Esta relación es muy importante, aclaró, ya que sobre la base de dichos factores se predice un resultado.

A diferencia de tales métodos, las redes neuronales artificiales, una aplicación de la inteligencia artificial, imitan a las redes neuronales biológicas y tienen la capacidad de aprender cuando se les presenta casos de prueba.

Precisamente, por esa capacidad de aprendizaje el sistema alcanzó un alto nivel de acierto, cercano al 100%, luego de ser sometido a varias pruebas de ensayo, en las que progresivamente mejoró su nivel de predicción, explicó Víctor Mateo, quien anunció que este novedoso sistema empezará a aplicarse, próximamente, en el área de cuidados intensivos posoperatorio del Hospital del Niño mediante un proyecto piloto.

Mateo Guerra tuvo como asesor de su tesis al Dr. David Mauricio. La investigación fue sustentada, el pasado mes de setiembre, ante el jurado presidido por el ingeniero Jorge Chávez Soto.