Joven bolivarense crea una IA que detecta neumonía en segundos

Axel Hernández de 15 años creó una IA que diagnostica neumonía en segundos y está siendo validada por médicos neumólogos del Hospital Clínico Universitario (HCU) de la Universidad Central de Venezuela, y está bajo consideraciones de galenos del hospital Miguel Pérez Carreño.

Este joven de Guasipati, estado Bolívar, Venezuela, aficionado al ajedrez, obtuvo una destacada participación en el mes de marzo trayendo una medalla de plata en las Olimpiadas Internacionales de Matemáticas celebradas en Vietnam. Como parte del Semillero Científico, tiene un currículum intachable en competencias con una brillante trayectoria que incluye 36 medallas de oro, plata y bronce en competencias nacionales e internacionales.

La gallardía de este muchacho logró lo que hasta ahora se tenía reservado para grandes centros tecnológicos del mundo: desarrollar una inteligencia artificial (IA) bautizada como PneumoVision, la primera IA médica concebida íntegramente en Venezuela y es capaz de detectar neumonía en segundos con 94% de sensibilidad.

Axel comenzó su formación matemática desde muy temprana edad, llevándolo a representar Venezuela en la VIAMC (Olimpiadas Internacionales de Matemáticas Aplicadas), y lo hará de nuevo en junio en Túnez con unas olimpiadas de ciberseguridad.

Este certamen que exige resolver problemas complejos de modelado computacional, no era nuevo para él, ya en el 2025 nos representó en la Olimpiada Internacional de Inteligencia Artificial en China, enfrentando desafíos de aprendizaje automático, procesamiento de imágenes y redes neuronales.

Hernández asegura que la formación es la clave: “entender el álgebra lineal y el cálculo detrás de las redes neuronales es lo que te permite ajustar los parámetros, no solo usar librerías pre-hechas”.

¿Cómo funciona PneumoVision?

Detrás de la aparente simplicidad —subir una radiografía y obtener un resultado “positivo/negativo” y una probabilidad— hay meses de trabajo en ingeniería de datos. El proceso se divide en varias fases:

1. Recolección de imágenes: Axel creó un conjunto de datos con más de 10.000 radiografías de tórax (postero-anteriores). Las imágenes fueron anonimizadas y etiquetadas por dos radiólogos independientes (gold standard clínico). Entre ellas, unas 4.000 correspondían a pulmones con neumonía bacteriana o viral.

2. Axel aplicó filtros de ecualización de histograma, normalización de contraste y redimensión a 224 x 224 píxeles (estándar para redes como ResNet).

Axel no usó arquitecturas pesadas ni modelos preentrenados. Construyó una red neuronal convolucional (CNN) desde cero con Python, TensorFlow y Keras, entrenada con el dataset público de Kaggle (5.863 radiografías). El modelo es liviano, puede funcionar en computadoras básicas (CPU Intel i5) y no depende de internet.

Con un acompañamiento de la doctora Adriana Jaime, neumóloga especialista del (HCU) revisó y validó el modelo, asimismo la Escuela de Computación de la misma casa de Estudios validó su parte.

Explicabilidad: La IA genera un mapa de calor (Grad-CAM) que muestra en rojo las zonas del pulmón que influyeron en el diagnóstico.

Más allá del diagnóstico

Axel Hernández está muy claro que PneumoVision no reemplaza al especialista, más bien viene a hacer un acompañante, una herramienta que actúa como un sistema de apoyo a la decisión clínica (CDSS, por sus siglas en inglés). En zonas sin neumonólogo, el médico general puede usar la IA como segunda opinión inmediata para:

• Seleccionar qué pacientes requieren antibióticos con urgencia.
• Evitar ingresos innecesarios cuando la probabilidad de neumonía es muy baja.
• Priorizar el traslado de casos dudosos a niveles superiores de atención.

Cómo si esto no fuera una genialidad, IA ofrece un mapa de activación (Grad-CAM) que resalta en rojo las regiones del pulmón que más contribuyen al diagnóstico, ayudando al clínico a entender el “razonamiento” de la máquina.

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