Un innovador algoritmo desarrollado por un peruano en Oxford busca eliminar el uso de contraste en resonancias magnéticas, haciendo los diagnósticos cardíacos más seguros y accesibles.
Omar Gonzales, ingeniero peruano de 23 años nacido en Carabayllo, trabaja en la Universidad de Oxford desarrollando un algoritmo de inteligencia artificial que revolucionará los diagnósticos médicos cardíacos. Su investigación busca generar imágenes de resonancia magnética sin contraste para detectar enfermedades con la misma calidad que las obtenidas con contraste, eliminando riesgos para pacientes diabéticos y embarazadas.
De taxista a científico
Gonzales creció en Carabayllo, hijo de un taxista ancashino y una psicóloga. Se convirtió en el segundo ingeniero de su familia tras estudiar ingeniería electrónica en la PUCP, donde ingresó becado y destacó como el primero de su carrera.
El intercambio que cambió su perspectiva
Un intercambio en Austin, Texas, marcó su rumbo profesional. Allí conoció el ecosistema de innovación tecnológica y se conectó con un emprendedor que había levantado $1.5 millones para su startup. Esta experiencia le inculcó la mentalidad para crear empresas tecnológicas.
Camino hacia Quipu e investigación
Cuando aún no existía ChatGPT, Gonzales abrió una cátedra de inteligencia artificial en la PUCP que atrajo 200 estudiantes. Esto lo llevó a Quipu, una startup fintech colombiana que incluye al sector informal en el sistema financiero mediante algoritmos de perfilamiento crediticio. Como científico de datos, desarrolla modelos que analizan redes sociales para determinar riesgos crediticios.
La puerta a Oxford
Su trabajo en prótesis inteligentes para personas amputadas en la PUCP le abrió una pasantía internacional que lo conectó con Oxford. Su algoritmo predecía movimientos antes de ejecutarlos, lo que le permitió publicar internacionalmente y ganar financiamiento de 50,000 soles.
Revolución en diagnósticos cardíacos
En Oxford lidera un proyecto para crear un algoritmo que genere imágenes de resonancia magnética sin contraste, enfocándose en detectar amiloidosis cardiaca. Esta enfermedad causa acumulación de proteínas en arterias del corazón, llevando eventualmente a infartos.
El acceso actual es invasivo y costoso, descubriéndose tardíamente.
Su algoritmo de Deep Learning analiza imágenes con contraste para detectar etapas de la enfermedad, permitiendo comparaciones objetivas entre tecnologías. Trabaja de día en Quipu y por las noches en el proyecto de Oxford, usando bases de datos hospitalarias de Europa, China, Londres y Estados Unidos.
La tecnología podría estar disponible en 3-4 años en países desarrollados. Paralelamente desarrolla Yaku Smart, su propia startup enfocada en mejorar sostenibilidad y productividad agrícola mediante tecnología.
