El ingeniero Antony García es investigador y docente de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la UTP. Actualmente se encuentra en la etapa final de sus estudios de doctorado en Ingeniería Eléctrica en WPI, ubicado en Worcester, Massachusetts
Con información de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la UTP
El investigador y docente de la Universidad Tecnológica de Panamá (UTP), Antony García, obtuvo el tercer lugar en la clasificación mundial del reto MILK10k 2025, organizado por la International Skin Imaging Collaboration (ISIC), una de las principales iniciativas internacionales dedicadas a la evaluación y promoción de tecnologías de inteligencia artificial aplicadas al análisis de lesiones cutáneas.
García alcanzó esta posición con TwinSight v2.0, un modelo de inteligencia artificial desarrollado como parte de su investigación doctoral en Worcester Polytechnic Institute (WPI), en Estados Unidos.
Este resultado representa un reconocimiento internacional al trabajo científico realizado y contribuye a posicionar a Panamá y a la UTP en el escenario mundial de la inteligencia artificial aplicada a la medicina.
El ingeniero Antony García es investigador y docente de la Facultad de Ingeniería Eléctrica de la UTP. Actualmente se encuentra en la etapa final de sus estudios de doctorado en Ingeniería Eléctrica en WPI, ubicado en Worcester, Massachusetts, donde se ha especializado en inteligencia artificial aplicada a la detección temprana de enfermedades. Sus estudios son financiados mediante la beca Fulbright-Senacyt.
Su participación en este reto demuestra la capacidad de los investigadores panameños para competir al más alto nivel en iniciativas científicas internacionales y evidencia el potencial del conocimiento generado por miembros de la UTP para contribuir al desarrollo de soluciones tecnológicas en áreas prioritarias como la salud.
Un modelo que integra dos tipos de imágenes
TwinSight v2.0 es una arquitectura de aprendizaje profundo diseñada para analizar conjuntamente imágenes clínicas e imágenes dermatoscópicas de lesiones cutáneas. El modelo utiliza una arquitectura híbrida que combina redes neuronales convolucionales ConvNeXt con un transformador encargado de integrar la información obtenida de ambos tipos de imágenes. Esta combinación permite aprovechar características visuales complementarias para realizar la clasificación de las lesiones.
El algoritmo fue entrenado para identificar once tipos de lesiones cutáneas, entre ellas el melanoma, el carcinoma de células basales y el carcinoma de células escamosas, tres de los tipos de cáncer de piel de mayor relevancia clínica.
Una competencia de alcance internacional
En el reto MILK10k participan investigadores, empresas y equipos independientes de distintos países. Por esta razón, alcanzar una de las primeras posiciones constituye un reconocimiento significativo al desempeño técnico y científico del modelo desarrollado.
Las clasificaciones de estos retos también sirven como referencia para la comunidad científica internacional, tanto para comparar el desempeño de nuevos algoritmos como para sustentar investigaciones y publicaciones académicas. Asimismo, permiten evaluar soluciones con potencial de ser desarrolladas posteriormente para aplicaciones clínicas o comerciales.
Investigación en inteligencia artificial aplicada a la salud
Durante sus estudios doctorales, García ha trabajado en dos líneas principales de investigación: la detección del cáncer de piel mediante inteligencia artificial y la predicción de la enfermedad de Alzheimer.
En esta última línea ha colaborado con equipos panameños del Instituto de Investigaciones Científicas y Servicios de Alta Tecnología (Indicasat AIP), junto con la Dra. Gabrielle Britton y el Centro de Neurociencias y Unidad de Investigación Clínica de Cevaxin, en el análisis de datos relacionados con la enfermedad de Alzheimer provenientes de una cohorte panameña.
García es miembro del grupo Sistemas de Control Inteligente e Informática Industrial, registrado en la plataforma Alpha Persei de la UTP y dirigido por el Dr. Ignacio Chang, de la Facultad de Ingeniería Eléctrica. Asimismo, colabora con el Grupo de Investigación en Ingeniería de Telecomunicación y Sistemas Inteligentes Aplicados a la Sociedad (ITSIAS), coordinado por la Dra. Yéssica Sáez del Centro Regional de Azuero.
Potencial de aplicación en Panamá
Los resultados de TwinSight v2.0 muestran el potencial de esta tecnología para contribuir, en el futuro, al desarrollo de herramientas de apoyo para la detección temprana del cáncer de piel, tanto en entornos clínicos como en actividades realizadas directamente en campo.
Sin embargo, antes de avanzar hacia una aplicación médica, será necesario contar con datos representativos de la población panameña y realizar estudios formales de validación clínica que permitan evaluar su seguridad, precisión y utilidad en condiciones reales.
Después de completar el doctorado y regresar a Panamá, García tiene como una de sus metas impulsar un estudio sobre cáncer de piel que permita recopilar y analizar información de la población nacional. Esta iniciativa podría servir como base para desarrollar y evaluar una herramienta adaptada a las características y necesidades del país, orientada a apoyar la identificación temprana de lesiones malignas en la piel.
El resultado de la competencia puede consultarse en la clasificación oficial:
https://challenge.isic-archive.com/leaderboards/milk10k
