02/12/2025
02/12/2025
Daniela Vega, ingeniera biomédica y actual estudiante de la Maestría en Ingeniería Biomédica en Uniandes, participó en el International Conference on Computer Vision (ICCV) 2025 en Hawái, uno de los eventos más importantes del mundo en visión por computador. Su presencia en este escenario internacional le permitió compartir los desarrollos que viene adelantando en Uniandes y conocer de cerca las tendencias globales en inteligencia artificial aplicada.
Durante el congreso, Daniela presentó dos investigaciones desarrolladas junto al grupo CINFONIA, ambas enfocadas en el uso de visión por computador y modelos generativos para problemas relevantes en salud. El primer trabajo, CARDIUM, fue presentado como póster en el workshop Computer Vision for Automated Medical Diagnosis. Este proyecto introduce la primera base de datos pública multimodal para la detección prenatal de cardiopatías congénitas, construida en colaboración con la Fundación Santa Fe de Bogotá. El conjunto incluye ecocardiogramas, ultrasonidos y datos clínicos maternos de más de mil pacientes, y permitió entrenar un modelo multimodal que alcanzó una F-medida del 79,8% en la identificación de estas condiciones. La iniciativa contó con el trabajo conjunto de estudiantes de maestría y doctorado del grupo CINFONIA y del equipo médico aliado, consolidándose como un aporte significativo para avanzar en el diagnóstico temprano de enfermedades cardíacas en etapa prenatal.
El segundo proyecto, Latent Gene Diffusion for Spatial Transcriptomics Completion, fue presentado como oral en el mismo workshop. En esta investigación, desarrollada junto con estudiantes de maestría del grupo, introdujeron LGDiST, un modelo de difusión latente capaz de completar valores faltantes en datos de transcriptómica espacial sin necesidad de referencias externas. El sistema combina un autoencoder que aprende una representación latente de la información con un modelo de difusión que reconstruye la expresión génica faltante dependiendo del contexto espacial de cada muestra. Los resultados mostraron mejoras notables frente a métodos existentes, logrando una reducción promedio del 18% en el error cuadrático medio en 26 bases de datos. Para Daniela, presentar este trabajo fue especialmente enriquecedor, pues permitió poner en diálogo su investigación con la comunidad internacional que trabaja en problemas de IA y genómica.
A lo largo del congreso, Daniela pudo explorar cómo investigadores de distintos países están ampliando los alcances de la visión por computador y cómo estas herramientas están transformando áreas como el diagnóstico, la predicción clínica y el análisis celular. Destaca que esta experiencia le abrió nuevas perspectivas sobre las posibilidades de aplicar estos desarrollos en Colombia, especialmente en sistemas de salud que buscan integrar tecnologías de apoyo para mejorar la atención y los procesos de toma de decisiones.
Daniela considera que el propósito central de su investigación es contribuir a que estas tecnologías tengan aplicaciones reales en el ámbito clínico, facilitando procesos, apoyando al personal médico y, en última instancia, beneficiando a los pacientes. La posibilidad de combinar imágenes médicas, datos genómicos y modelos avanzados de IA representa, para ella, una oportunidad para impulsar soluciones más precisas y accesibles en salud.
Su paso por ICCV 2025 también reafirmó la importancia de que jóvenes investigadores colombianos participen activamente en escenarios internacionales. Para Daniela, esta experiencia fue un impulso para seguir construyendo una carrera en la que la ingeniería, la computación y la salud convergen con un objetivo social claro: desarrollar herramientas que mejoren la calidad de vida de las personas y fortalezcan la investigación en el país.
