Ante la escasez de especialistas en México, investigadores del Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrollan un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar posibles lesiones de cáncer de mama en estudios de mastografía y clasificarlos según su nivel de riesgo, con el propósito de dar prioridad a los casos que requieren atención médica inmediata.
El proyecto está a cargo de Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, maestra en Ciencias de la Computación y estudiante de doctorado, bajo la dirección del doctor José Eduardo Valdez Rodríguez, investigador del Centro de Investigación en Computación (CIC), y la asesoría de la maestra en Ciencias Lourdes Noemí Santos Aragón, médica radióloga especialista en imagen de la mama.
De acuerdo con datos presentados por los responsables del proyecto, en 2024 México contaba con apenas 674 médicos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detección de cáncer de mama. Además, cada especialista revisa, en promedio, entre 5 mil y 7 mil estudios al año, una carga de trabajo que puede afectar la precisión y oportunidad de los diagnósticos.
La herramienta, desarrollada en el Centro de Investigación en Computación (CIC) del IPN, analiza automáticamente las imágenes de mama, identifica regiones anatómicas y posibles lesiones, y estima el nivel de riesgo de cada paciente para determinar qué estudios deben revisarse primero.
“El sistema entra como una propuesta antes de la interpretación diagnóstica. La idea es analizar automáticamente los estudios disponibles en un determinado periodo y organizarlos de acuerdo con su nivel de prioridad, de manera que el especialista pueda identificar cuáles requieren una revisión más inmediata”, explicó Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, estudiante de doctorado.
Para desarrollar esta tecnología, los investigadores integraron una base de datos con estudios de aproximadamente 700 pacientes mexicanas, proporcionados mediante convenios de colaboración con el Centro Médico ABC y el Instituto de Seguridad Social del Estado de México y Municipios (ISSEMYM), con autorización de sus respectivos comités de ética.
El uso de imágenes de pacientes mexicanas busca adaptar los modelos de inteligencia artificial a las características de la población nacional, particularmente a las diferencias en la densidad del tejido mamario, que pueden dificultar la identificación de lesiones.
Además de analizar las imágenes, el sistema incorpora información clínica, como antecedentes familiares y personales de cáncer, uso de terapia hormonal y obesidad. A partir de estos datos, clasifica los estudios en tres niveles de riesgo: bajo, medio y alto.
“No pretendemos sustituir al especialista con IA, sino proporcionarle una herramienta adicional que le permita realizar mejor su trabajo y aprovechar de manera más eficiente su capacidad de diagnóstico”, señaló Cruz Murrieta.
Aunque el sistema continúa en desarrollo y evaluación, sus responsables contemplan extenderlo a una red nacional de hospitales y servicios de telerradiología, con la finalidad de facilitar la revisión de estudios a distancia, aprovechar los recursos médicos disponibles y mejorar el acceso al diagnóstico oportuno del cáncer de mama.
LG