Un jujeño creó un prototipo de software para el diagnóstico de enfermedades pulmonares utilizando técnicas de inteligencia artificial capaces de analizar audios clínicos y clasificarlos según la patología que representan. Lo investigó Norberto Iván Tolaba, quien recientemente obtuvo el título de Ingeniero Informático en la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Jujuy (Unju), su segundo título universitario que calificaron con diez.
La tesis con la que obtuvo un 10 se titula "Inteligencia artificial aplicada al diagnóstico de enfermedades pulmonares" y propone un sistema que identifica neumonía, Epoc, asma y condición normal a partir del análisis de sonidos respiratorios registrados mediante un estetoscopio electrónico. "Se trata de que usando técnica de inteligencia artificial para detectar a partir de audio grabado por un detector de copia electrónico enfermedades pulmonares", explicó Tolaba. El sistema clasifica y determina si la persona padece alguna de estas enfermedades o tiene la condición normal.
El trabajo consistió en el diseño y programación de un prototipo de software en lenguaje Python. "Desarrollé un prototipo de software, o sea, codificamos por medio de Python , trabajamos cuatro modelos Vlcm, CNN y modelos híbridos CNN-Vlcm". Explicó que se necesita cargar un archivo de audio y el sistema analiza la señal respiratoria, luego "la inteligencia artificial programada por mí determina si pertenece a una de estas enfermedades pulmonares o a la condición saludable", dijo.
Tolaba explicó que la idea surgió durante la búsqueda de bases de datos para su tesis y al principio halló audios vinculados a otros usos como disparos en videojuegos pero se orientó hacia el ámbito de la salud. "Busqué datos y encontré un dataset de audio respiratorio que no solamente era de asma, también tenía fibrosis pulmonar y bronquitis", recordó. Sin embargo era insuficiente, por lo que amplió la búsqueda y logró combinar tres bases más provenientes de cuatro países, Jordania, India, Portugal y Grecia.
Los audios fueron clasificados previamente por profesionales de la salud en investigaciones internacionales. "Son todos audios clínicamente validados, técnicamente consistentes y legalmente autorizados", destacó y con ese material entrenó los distintos modelos de inteligencia artificial incluidos en su tesis.
Tolaba explicó que en Argentina y en Latinoamérica casi no existen desarrollos orientados a la aplicación de inteligencia artificial a diagnósticos basados en audio, pero si en Asia, Europa y Estados Unidos donde hay un campo en crecimiento, región donde los estudios se orientan sobre todo al análisis de imágenes médicas. "En Jujuy no hay ni un instituto, ni siquiera publicaciones científicas que hayan hecho inteligencia artificial aplicada a audio. Por lo cual esto es pionero en la región. Y en la Universidad de Jujuy es la primera tesis que aplica la inteligencia artificial a audio", afirmó.
Parte de la experiencia adquirida para este trabajo provino de su Práctica Profesional Supervisada en Conicet, en el Instituto de Ecorregiones Andinas (Inecoa), donde trabajó junto a biólogos en un sistema de reconocimiento de sonidos de anuros. Allí buscaba entrenar modelos para identificar la presencia de la rana Boana riojana en registros ambientales, algo que presentó en XXVI Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (Wicc 2025) con el título "Deep Learning aplicado a la identificación de cantos de anuncio de Boana riojana, Amphibia Anura.
"Este trabajo es transferible a cualquier tipo de audio, sea de pájaros, ranas, disparos o voces", explicó y es que destacó que la tecnología utilizada forma parte de los sistemas contemporáneos de reconocimiento de voz y procesamiento de señales acústicas.
Para el sustento teórico del componente médico, consultó a una profesional del área de enfermería y profundizó en literatura científica especializada por lo que la información provino mayormente de artículos académicos, papers y estudios internacionales sobre auscultación, patologías pulmonares y uso de estetoscopios electrónicos. "Hay muchísima información de medicina y se investigó para llegar a esta propuesta", agregó.
Otro antecedente al trabajo final fueron investigaciones previas en el área de clasificación automática de sonidos mediante técnicas de aprendizaje profundo Deep Learning, que presentó en el Congreso Argentino de Ciencias de la Computación (Cacic 2025), organizado por la Universidad Nacional de Río Negro con el título "Identificación Inteligente de Enfermedades Pulmonares en Audios Respiratorios" donde junto a su par de apellido Sarmiento expusieron resultados preliminares correspondientes a dos de los modelos de clasificación desarrollados, que amplió y perfeccionó en su tesis.
Es su segundo título académico
Norberto Iván Tolaba nació en El Aguilar y actualmente reside entre San Salvador de Jujuy y Tilcara, donde viven sus padres, aunque siempre estudió en esta ciudad ya que el secundario lo cursó en la Escuela Técnica Nº 2 Raúl Salazar. Es profesor de Literatura egresado de la Facultad de Humanidades de la Unju, carrera que concluyó un par de años antes de iniciar Ingeniería Informática.
“Siempre me gustaron esos dos ámbitos, la literatura y la ingeniería, y se pudo cumplir el objetivo de terminar las dos carreras”, manifestó. Ahora se graduó nuevamente a los 40 años, tras una etapa dedicada principalmente a la docencia y al teatro que tuvo que pausar en el último tiempo para poder concluir su tesis que lo llevó a obtener su segundo título.
Contó que además se formó en Data Engineering, Machine Learning e Inteligencia Artificial. Debido a que su proyecto académico despertó interés en el ámbito profesional, actualmente evalúa propuestas laborales que le llegaron de empresas de Uruguay y Buenos Aires, a donde prevé perfilar su actividad desde ahora
