En el marco del Día Internacional de la Lucha contra el Cáncer de Mama, el IPN dio a conocer el desarrollo de un sistema con IA que ayudará a priorizar casos urgentes en cáncer de mama en mexicanas.
El próximo 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de la Lucha contra el Cáncer de Mama, una fecha en la que se busca sensibilizar a las personas sobre este padecimiento; así como señalar la importancia de la autoexploración y la detección temprana.
La detección temprana del cáncer de mama permite que la persona tenga una atención oportuna y aumenta la posibilidad de supervivencia.
Para detectarlo a tiempo, es necesario realizar chequeos médicos, autoexplorarse y realizar estudios como la mastografía.
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Inteligencia artificial para agilizar los diagnósticos
El IPN dio a conocer hace unos días, que la maestra en Ciencias de la Computación y estudiante de doctorado, Elsy Guadalupe Cruz Murrieta desarrolló un sistema asistido por IA capaz de identificar regiones anatómicas y posibles lesiones en estudios de mamografía.
El sistema también logra estimar el nivel de riesgo de cáncer y establecer prioridades para su revisión médica.
Este gran desarrollo fue entrenado con información sobre la conformación de las mamas y, sobre todo, se realizó basado en datos de mujeres mexicanas.
De acuerdo con el IPN, este sistema “cuenta con distintos módulos de IA para detectar regiones anatómicas y de interés, y clasificar la densidad mamaria. También podrá identificar características de posibles lesiones e incorporar información clínica de las pacientes, como antecedentes familiares y personales de cáncer, terapia hormonal y obesidad”.
“Con estos datos, genera una estimación de riesgo (bajo, medio o alto) que permite establecer la prioridad con la que cada estudio debe ser revisado por el especialista”.
En palabras de Elsy Guadalupe 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. Y esto se hará de acuerdo con su nivel de prioridad, de manera que el especialista pueda identificar cuáles requieren una revisión más inmediata”.
“No pretendemos sustituir al especialista con IA. Queremos proporcionarle una herramienta adicional que le permita realizar mejor su trabajo y aprovechar de manera más eficiente su capacidad de diagnóstico”.
Se espera que en el futuro este desarrollo se logre ampliar hacia una red nacional de hospitales y así las personas tengan acceso equitativo al diagnóstico.
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