Reconocen internacionalmente investigación de la UJAT sobre IA aplicada al cáncer cervicouterino
La Universidad Juárez Autónoma de Tabasco (UJAT) fue reconocida internacionalmente por una investigación que aplica técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y ciencia de datos al análisis de información relacionada con el cáncer cervicouterino, realizada por un estudiante de posgrado de la División Académica de Ciencias y Tecnologías de la Información (DACYTI), quien recibiera el premio a la Mejor Ponencia del Congreso Internacional de Máquinas Inteligentes e Ingeniería de Datos (SMaDE 2026).
En reconocimiento a este logro, el rector de la UJAT, Guillermo Narváez Osorio, se reunió con el estudiante del Doctorado en Ciencias de la Computación, Eddy Arquímedes García Alcocer; la directora de la DACYTI, Laura Beatriz Vidal Turrubiates y sus asesores.
Durante una entrevista realizada en la Rectoría, el galardonado recordó que la investigación "Exploratory data analysis for the interpretation of chromatography-based metabolomic data", fue presentada de manera virtual en el SMaDE 2026 y obtuvo el “Best Paper Award” en la rama de Ingeniería de Datos, distinción otorgada por la contribución realizada en el campo de la ciencia de datos y la IA.
García Alcocer explicó que el proyecto surgió a partir de la necesidad de explorar nuevas alternativas que contribuyan a la detección temprana del cáncer cervicouterino, mediante el análisis de datos obtenidos a través de cromatografía.
Precisó que el trabajo presentado corresponde a los resultados de un año de investigación, que incluyó el análisis, organización y compilación de información, así como la preparación del conjunto de datos para su procesamiento mediante técnicas de ciencia de datos.
Por su parte, el profesor investigador de la DACYTI y director de la tesis, Oscar Alberto Chávez Bosques, explicó que el estudio emplea algoritmos de IA, específicamente de aprendizaje automático, para identificar patrones en los datos y avanzar hacia la construcción de modelos capaces de clasificar información asociada con pacientes que padecen cáncer cervicouterino.
Detalló que el trabajo reconocido corresponde a una primera etapa de la investigación, enfocada en el preprocesamiento y análisis exploratorio de los datos. La siguiente fase contempla el desarrollo de modelos que permitan, inicialmente, clasificar pacientes con cáncer cervicouterino y, posteriormente, analizar nuevos datos para estimar, con determinada probabilidad, si una paciente podría presentar condiciones asociadas con este padecimiento.
Chávez Bosques destacó que los datos utilizados fueron proporcionados por el doctor Mauricio Salcedo Vargas, investigador del Instituto Mexicano del Seguro Social, y que el proyecto surgió de la colaboración entre especialistas de distintas áreas y en este proceso también participa la profesora investigadora de la División Académica de Ciencias Básicas, Patricia Mendoza Lorenzo.
23-09-2026 / GAPM