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| IPN crea sistema de inteligencia artificial para detectar posibles lesiones mamarias. | ||||||
| La herramienta identifica regiones anatómicas y posibles lesiones en estudios de mamografÃa, estima el nivel de riesgo de cáncer y establece prioridades para su revisión médica. Para ello, fue entrenada con información relacionada con la densidad mamaria y las caracterÃsticas del tejido, de acuerdo con registros regionales. | ||||||
| Domingo 11 de Octubre de 2026 | ||||||
| Por: La Jornada | ||||||
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La herramienta identifica regiones anatómicas y posibles lesiones en estudios de mamografÃa, estima el nivel de riesgo de cáncer y establece prioridades para su revisión médica. Para ello, fue entrenada con información relacionada con la densidad mamaria y las caracterÃsticas del tejido, de acuerdo con registros regionales. ¿Cómo funciona el sistema de IA del IPN para el cáncer de mama? El proyecto está a cargo de Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, maestra en Ciencias de la Computación y estudiante de doctorado, bajo la dirección de José Eduardo Valdez RodrÃguez, investigador del Centro de Investigación en Computación (CIC), y con la asesorÃa de Lourdes Noemà Santos Aragón, maestra en Ciencias y médica radióloga especialista en imagen de la mama. En 2024, México contaba con 674 médicos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detección, lo que representa uno de los principales desafÃos para identificar oportunamente esta enfermedad. A esta situación se suma la carga laboral de los especialistas, quienes evalúan, en promedio, entre 5 mil y 7 mil estudios al año. Este volumen de trabajo puede repercutir en la precisión de las evaluaciones, planteó Cruz Murrieta. «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 la investigadora. Inteligencia artificial entrenada con estudios de pacientes mexicanas Uno de los componentes fundamentales del proyecto es una base de datos integrada por estudios de aproximadamente 700 pacientes mexicanas. La información se obtuvo mediante la colaboración con el Centro Médico ABC y el Instituto de Seguridad Social del Estado de México y Municipios (ISSEMYM), previa autorización de sus respectivos comités de ética. Entrenar estos modelos con información de pacientes mexicanas permite desarrollar herramientas más acordes con el contexto clÃnico nacional, indicó Cruz Murrieta. Esto es relevante debido a las variaciones en la densidad mamaria y las caracterÃsticas del tejido de cada paciente. De esta manera, la investigación no solo evalúa la capacidad de la inteligencia artificial para identificar posibles lesiones, sino también su integración como herramienta de apoyo al proceso diagnóstico, bajo criterios de utilidad y seguridad. El sistema clasifica el riesgo y prioriza las mamografÃas Cruz Murrieta explicó que la herramienta cuenta con distintos módulos de inteligencia artificial para detectar regiones anatómicas y áreas de interés, clasificar la densidad mamaria, identificar caracterÃsticas de posibles lesiones e incorporar información clÃnica de las pacientes. Entre los datos considerados se encuentran los antecedentes familiares y personales de cáncer, la terapia hormonal y la obesidad. Con esta información, el sistema genera una estimación de riesgo —bajo, medio o alto— que permite establecer la prioridad con la que cada estudio debe ser revisado por un especialista. Esta clasificación funciona como apoyo para organizar la atención y no sustituye la interpretación médica. «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», destacó la investigadora. IPN proyecta ampliar el sistema a una red nacional de hospitales En el futuro, el equipo de investigación contempla ampliar el proyecto mediante una red nacional de hospitales y servicios de telerradiologÃa. La iniciativa busca aprovechar mejor los recursos humanos especializados, reducir desplazamientos innecesarios y favorecer un acceso más equitativo al diagnóstico. |
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