Conclusiones

El estudio de la TB farmacorresistente contribuye al fortalecimiento de la investigación en IA en México al involucrar a científicos de diferentes disciplinas e instituciones, quienes colaboran y fortalecen el proyecto. Así también permite mejorar la atención médica en México al desarrollar nuevos tratamientos y estrategias para combatir la TB farmacorresistente, impactando de manera positiva en la disminución de las tasas de mortalidad y mejorando la calidad de vida de las personas afectadas por esta enfermedad.

Lo que permitirá una mayor visibilidad de los proyectos de IA por parte de las instituciones públicas y los sistemas de salud al brindarles una herramienta que permite impactar de manera positiva en las problemáticas que presenta el país. 

Con el apoyo de esta convocatoria, se brindó la oportunidad de adquirir habilidades para procesar la información de datos genómicos, el uso de espacio y poder de cómputo para adaptar esta información y generar información que apoye a la toma de decisiones clínicas. También, el proyecto presentó una gran oportunidad de llevar estos modelos desarrollados en un ambiente de investigación del área computacional a una implementación en campo clínico. Estos primeros resultados fomentarán el interés por las actividades de investigación y formación académica interdisciplinaria, así como oportunidades de formar y capacitar a los integrantes de instituciones públicas en la utilización de estas tecnologías para la toma de decisiones. Nuestro proyecto tiene un impacto significativo en el desarrollo de la IA en México, ya que aborda un problema de salud pública importante, como es la tuberculosis farmacorresistente, utilizando técnicas avanzadas de IA y la infraestructura de la alianza UNAM-Huawei. Nuestro equipo ha sido capaz de desarrollar un modelo innovador que puede mejorar la calidad de vida de los pacientes y contribuir al conocimiento científico en el campo de la IA. Además, nuestra colaboración con la UNAM y Huawei fomenta la creación de redes y la transferencia de conocimientos entre académicos, investigadores e industria, impulsando el crecimiento y la innovación en el ámbito de la IA en México.