El Instituto Politécnico Nacional (IPN) desarrolla un sistema de inteligencia artificial (IA) que busca agilizar la revisión de mamografías mediante la identificación de posibles lesiones y la estimación del riesgo de cáncer de mama.
El Centro de Investigación en Computación (CIC) encabeza este proyecto, que pretende ayudar a los especialistas a organizar la atención y concentrar sus esfuerzos en los estudios que requieren una evaluación más inmediata.
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El equipo contempla crear una red nacional de hospitales y servicios de telerradiología para aprovechar mejor los recursos médicos.
La herramienta integra módulos que detectan regiones anatómicas, clasifican la densidad mamaria, analizan características de posibles lesiones e incorporan antecedentes clínicos, como historial familiar de cáncer, terapia hormonal y obesidad. Con estos datos, el sistema establece niveles de riesgo bajo, medio o alto y propone un orden de revisión.
Sin embargo, la estimación no constituye un diagnóstico. Los médicos conservan la responsabilidad de interpretar las imágenes y determinar las condiciones de cada paciente.
La iniciativa responde a la carga de trabajo que enfrenta el personal especializado. Según el comunicado del IPN, en 2024 México contaba con 674 médicos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detección. Además, cada especialista evalúa entre 5 mil y 7 mil estudios al año, volumen que puede afectar la precisión diagnóstica.
Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, responsable del proyecto y estudiante de doctorado, explicó que el equipo utiliza estudios de aproximadamente 700 pacientes mexicanas para entrenar los modelos.
La colaboración con el Centro Médico ABC y el ISSEMYM permitió reunir esta información con autorización de sus respectivos comités de ética.
El investigador José Eduardo Valdez Rodríguez dirige el desarrollo, con la asesoría de Lourdes Noemí Santos Aragón, médica radióloga especialista en imagen de la mama.
A futuro, el equipo contempla crear una red nacional de hospitales y servicios de telerradiología para aprovechar mejor los recursos médicos, reducir desplazamientos innecesarios y facilitar el acceso al diagnóstico.
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