Estimación automática de la edad legal en menores migrantes sin referentes familiares (UMAFAE)

ESTIMACIÓN AUTOMÁTICA DE LA EDAD LEGAL EN MENORES MIGRANTES SIN REFERENTES FAMILIARES. LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL ANTE EL DESAFÍO DE LA IDENTIFICACIÓN DE MENORES INDOCUMENTADOS.

PRESENTACIÓN Y JUSTIFICACIÓN

Este proyecto de investigación, financiado por la Unión Europea (UE) en el marco de las acciones “Marie Skłodowska-Curie 2020”, se desarrolla como respuesta a uno de los desafíos sociales más urgentes de los últimos 20 años en distintas regiones del mundo: la estimación de la edad legal (18 años) y la identificación de los menores migrantes sin referentes familiares.


La edad es una característica innata de nuestra propia identidad. Sin embargo, en muchos países, sobre todo del continente africano, menos del 10%[1] de los nuevos nacidos ha sido notificado en un registro civil, en contraste con la tasa oficial de los países europeos (90%). Por esta razón, los solicitantes de protección internacional, especialmente niños, niñas y adolescentes, pueden llegar a la UE sin documentos o con documentos de identidad poco fiables. Como consecuencia más seria, estos menores pueden terminar desprotegidos y privados de los derechos que les corresponden.


Estimar la edad significa proporcionar, a las autoridades legales y fiscales del país de destino, un dato preciso sobre la edad del presunto menor, para poder aplicar de forma adecuada las normas legales necesarias para la protección y el amparo del menor, así como las garantías procesales especiales o adicionales durante los procedimientos de protección internacional. Para este propósito, y exclusivamente en el caso de dudas fundamentadas acerca de la edad real de la persona, se llevan a cabo distintas pruebas que se clasifican como médicas o no médicas en función de si requieren la participación o no de un facultativo. Respecto a las primeras, se distinguen entre los métodos exentos de radiación (evaluación del desarrollo físico e inspección visual de la cavidad bucal) y los métodos que entrañan radiación (una radiografía de los huesos del carpo de la mano no dominante, una radiografía panorámica de la cavidad bucal y, en ocasiones, una radiografía o tomografía computarizada de tórax). Dicho esto, aunque las pruebas para estimar la edad sean una herramienta clave en el proceso de acogida de migrantes, el margen de error y su tiempo de espera hacen de las mismas un proceso complejo, tedioso y, a menudo, muy subjetivo. Además, los métodos y procesos de evaluación de edad son diferentes en los Estados miembros y no siempre garantizan procesos de evaluación de la edad multidisciplinarios fiables y respetuosos con los derechos de los que se someten a los mismos.


De hecho, muchas técnicas y métodos comúnmente utilizados para estimar la edad se basan en el análisis de muestras de referencia compuestas por sujetos en su mayoría de origen europeo, norteamericano o correspondiente a países desarrollados. Se trata de países donde es fácil obtener grandes cantidades de imágenes médicas (p.ej. OPTs o radiografías del carpo de la mano) porque el acceso a los tratamientos médicos por parte de un paciente es más sencillo y existen los recursos adecuados para el almacenamiento y el intercambio de este tipo de información entre miembros de instituciones. En cambio, en general, en aquellos países de origen de los menores migrantes, no es tan fácil acceder a curas médicas y tampoco existe un registro fehaciente de los tratamientos administrados a una persona así que se incrementan las dificultades de acceso a muestras poblacionales de utilidad para investigar nueva metodología específica para la estimación de la edad.


Por lo tanto, la misión fundamental de este proyecto ha sido la de poder contar con un conjunto de muestras cuyo origen geográfico fuera de múltiples países del mundo, y de los 5 continentes, ya que solo así se puede garantizar la alta fiabilidad de la metodología una vez que esta se aplique en la práctica forense diaria y en los procesos de evaluación de la edad legal.

Localizaciones de los países de procedencias de las imágenes de nuestra muestra de ortopantomografías.

OBJETIVOS

Los objetivos de este proyecto son: 1) desarrollar métodos automáticos para estimar la edad legal mediante la aplicación de técnicas basadas en la inteligencia artificial; 2) generar un modelo holístico que incluya diferentes modalidades de imagen médica y regiones anatómicas (carpo, dientes y tórax); 3) validar los modelos en casos reales de menores migrantes sin referentes familiares procedentes de los institutos de medicina legal españoles; 4) obtener métodos más objetivos, precisos, robustos y eficientes; 5) desarrollar modelos que sea explicables e interpretables para la comunidad forense, especialmente para los tribunales de justicia, responsables del proceso de toma de decisiones.


Con respecto al punto 3, el hecho de llevar a cabo la validación en casos reales de menores migrantes indocumentados, cuyos expedientes se encuentran almacenados en los más importantes institutos de medicina legal y ciencias forenses de España, es una etapa necesaria para demostrar la validez de los datos, la robustez de los algoritmos y la fiabilidad del proceso en sí. La colaboración de las instituciones indicadas nos permite cerrar un ciclo, y averiguar si los profesionales del ámbito forense podrán realmente aplicar estos modelos en su labor forense, de acuerdo a normas estadísticas sólidas y a los principios más importantes de protección del menor.

MATERIAL Y EXPERTOS INVOLUCRADOS

Gracias a la colaboración de universidades, institutos de medicina legal y clínicas de todo el mundo, se ha recolectado una muestra única a nivel mundial que incluye miles de radiografías panorámicas, u ortopantomografías (OPT), tomografías computarizadas de haz cónico de la región maxilofacial (CBCT en inglés, Cone Beam Computed Tomography), radiografías de la región del carpo, y radiografía y tomografías computarizadas (CT en inglés, Computed Tomography) de tórax. Cabe destacar la recolección de una muestra de más de 10.000 OPTs, procedentes de clínicas dentales universitarias y privadas de más de 20 países en los cinco continentes, y pertenecientes a sujetos de sexo conocido, de edad comprendida entre 14 y 26 años. Además, se han utilizado imágenes médicas almacenadas en base de datos públicas que incluyen tomografías computarizadas de cuerpo entero (New Mexico Decedent Image Database), radiografías de tórax (Clinical Center – American Research Hospital) y radiografías del carpo (Radiological Society of North America – Pediatric Bone Age Challenge).


Nuestros colaboradores principales son investigadores y docentes de universidades públicas, médicos forenses, odontólogos clínicos y forenses, y distintos profesionales autónomos de los ámbitos legal y forense, que se han comprometido a proporcionarnos no solamente datos e imágenes sino también soporte científico en términos de conocimiento teórico y experiencia de campo. Todas las muestras se encuentran almacenadas en un servidor de alta seguridad de la Universidad de Granada (UGR), nuestro colaborador más importante para el desarrollo del proyecto. El acceso al servidor es personalizado y reservado exclusivamente a los colaboradores involucrados en el proceso de estudio. Para este fin, se ha redactado un plan dinámico de gestión de datos (DMP en inglés, Data Management Plan) que contempla distintos apartados en los que se describe minuciosamente las modalidades de recolección de los datos, su uso y su almacenamiento de acuerdo a los estándares de seguridad establecidos por la UE. Este plan se encuentra sujeto a un proceso constante de actualización, conforme se van recibiendo nuevos datos.

Imagen arriba izq. Ejemplo de ortopantomografía (OPT) // Imagen abajo izq. Ejemplo de radiografía de la mano izquierda (carpo) // Imagen dcha. Ejemplo de corte de Tomografía Computarizada (CT) de tórax.

PRINCIPALES RESULTADOS ALCANZADOS

Con respecto a la metodología utilizada para el análisis de las OPTs, se aplicaron diferentes técnicas de aprendizaje profundo o Deep learning. En todos los casos, se pre-procesaron las imágenes para eliminar ruidos de fondo y defectos, y conseguir imágenes uniformes en cuanto a características, independientemente del origen geográfico de cada muestra. A continuación, se hicieron diferentes experimentos con redes neuronales convolucionales para analizar, por un lado, la radiografía entera y, por el otro, partes de la misma, como por ejemplo el tercer molar. Además, se ha considerado el uso de distintos tipos de metadatos como, por ejemplo, el sexo y el origen geográfico del sujeto de estudio. Finalmente, se dividió la muestra de estudio en tres partes, entrenamiento (60%), validación (20%) y test (20%).


El mejor modelo ha sido obtenido mediante el análisis de radiografías panorámicas completas, y sin uso de metadatos: el error es de 1,12 años con una precisión de 88,38% en la etapa de test. En el caso del análisis de las radiografías del carpo, se obtuvo un error de 0,57 años en una muestra de imágenes de sujetos de edad comprendida entre 14 y 19 años.


Para ver en detalle los resultados se recomienda consultar el artículo asociado al proyecto UMAFAE, redactado por Javier Venema Rodríguez, ingeniero informático del proyecto, en el que se explica de manera más meticulosa todo el proceso realizado para el análisis de las OPTs.

Puedes leer el artículo asociado
 al proyecto aquí

TRABAJOS EN CURSO

Actualmente, se está llevando a cabo un proceso de validación entre expertos humanos e inteligencia artificial mediante el análisis de OPT de casos reales de presuntos menores, almacenadas en las bases de datos de los principales institutos de medicina legal y ciencias forenses de España, concretamente de Ceuta, Huelva, Canarias y Cataluña. En este proceso se han involucrados investigadores con distinta experiencia en el campo, vinculados a instituciones nacionales e internacionales. El objetivo es comprobar la eficiencia de los modelos desarrollados en situaciones reales de la práctica forense y averiguar el acuerdo entre distintos tipos de observadores, el humano y la máquina. Además, se está realizando en paralelo un estudio de imágenes tridimensionales (CBCT y CT) para detectar automáticamente, de entre los diferentes cortes, las secciones correspondientes a la región maxilofacial y al tórax, es decir las áreas anatómicas de más interés para fines de estimación de la edad legal: 1) los dientes; y 2) la clavícula. Una vez automatizado el proceso, se podrán aplicar redes neuronales artificiales para determinar la precisión y eficiencia de los modelos a la hora de estimar la edad legal.

ACTIVIDADES ASOCIADAS AL PROYECTO

Una mención especial merece el apartado de difusión científica y divulgación de los resultados del proyecto tanto a público especializado y no, y el de transferencia tecnológica.
Aparte de los congresos nacionales e internacionales en los que se han presentado los resultados (Tenerife, Alicante, Madrid, Bogotá, Toulouse, Termoli, San José de Costa Rica, Santiago de Chile, Sídney, Denver), se han organizado distintas actividades para la divulgación a colegios, institutos, universidades y público general. Estas actividades han consistido en seminarios de investigación, talleres, charlas y conferencias invitadas. Además, el investigador principal del proyecto, Stefano De Luca, ha participado de la “Noche de los investigadores” en la ciudad de Granada.

Respecto a las actividades de transferencia tecnológica, se ha presentado una solicitud de patente a nivel europeo, sobre estimación de edad, que se encuentra actualmente en la etapa de evaluación.

Imagen izq. Comunicación oral del Dr. De Luca en el “23rd Triennial Meeting of the International Association of Forensic Sciences (IAFS)”, International Convention Centre Sydney, Australia. // Imagen dcha. Charla plenaria del Dr. De Luca y del Dr. Ibáñez en las XIV JORNADAS CIENTÍFICAS de la Asociación Española de Antropología y Odontología Forense (AEAOF), Alicante, España.

AUTOR

Stefano De Luca

Stefano De Luca es antropólogo y arqueólogo forense, e investigador posdoctoral especializado en estimación de la edad, en Panacea Cooperative Research. Actualmente dirige el proyecto UMAFAE (Unaccompanied Minors Automatic Forensic Age Estimation), un proyecto de investigación financiado por la Unión Europea en el marco de las acciones Marie Skłodowska-Curie 2020.