La detección temprana del cáncer de mama depende de un ojo experto que analiza cientos de mamografías. Es una tarea de inmensa responsabilidad. Ahora, un equipo de especialistas del CONICET en el nordeste argentino está desarrollando un «colega» virtual, una inteligencia artificial para asistir a los médicos en esa misión crucial.

En la lucha contra el cáncer de mama, cada minuto y cada detalle cuentan. El diagnóstico temprano es la herramienta más poderosa para aumentar las tasas de supervivencia. Pensando en esto, un equipo de especialistas del CONICET está desarrollando MammoInsight, una plataforma web que utiliza inteligencia artificial para revolucionar el análisis de mamografías y servir de apoyo fundamental para el personal de salud.

El proyecto, liderado por Ernesto Rafael Perez desde el Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino (IQUIBA-NEA, CONICET – UNNE), no busca reemplazar al médico, sino potenciarlo. La idea es ofrecer un «segundo par de ojos» de alta precisión que alivie la carga de trabajo y estandarice la calidad del diagnóstico en todo el país.

Más preciso, más rápido y para todos

MammoInsight está diseñada para analizar mamografías de forma automática, generando información clara que asiste al profesional en su toma de decisiones. Sus beneficios se apoyan en tres pilares:

1. Aumentar la precisión: Los algoritmos avanzados de la plataforma están entrenados para detectar patrones sutiles que podrían pasar desapercibidos, minimizando errores y ofreciendo resultados más confiables.
2. Aliviar la carga de trabajo: Al automatizar parte del análisis, la herramienta permite que los especialistas puedan centrar su valioso tiempo en los casos más complejos y en la atención directa al paciente.
3. Estandarizar y democratizar el acceso: Al ser una plataforma web, puede ser utilizada en cualquier centro de salud, sin importar su ubicación. Esto garantiza que una paciente en un pueblo pequeño pueda acceder a una evaluación de la misma calidad que en una gran ciudad.

«El objetivo principal es mejorar las tasas de supervivencia a través de una detección temprana y eficiente», resume el líder del proyecto.

Datos seguros y ciencia abierta

Un tema central en cualquier desarrollo de salud digital es la privacidad. El equipo de MammoInsight ha puesto un foco especial en este punto. «Todos los análisis y procesos están diseñados bajo estrictos estándares de seguridad, garantizando que la información médica de las pacientes esté protegida en todo momento», asegura Pérez. Además, aclara que no se utilizan datos para entrenar los modelos de IA sin el consentimiento explícito de las personas involucradas.

Actualmente en fase de pruebas, el proyecto ya ha sido reconocido como finalista en importantes premios de innovación en salud. Un componente clave de su desarrollo es la creación de su propio conjunto de datos para entrenar y validar los algoritmos. En un gesto de compromiso con la ciencia abierta, este dataset está disponible para otros investigadores en el repositorio institucional CONICET Digital.

MammoInsight es un claro ejemplo de cómo la ciencia pública argentina, en este caso desde el nordeste del país, está creando herramientas de vanguardia con un objetivo claro: poner la inteligencia artificial al servicio de la salud de todos.

Referencia:
Perez, Ernesto Rafael; Angelina, Emilio Luis; Peruchena, Nelida Maria; Gómez Chávez, José Leonardo; Conti, German Andrés; Zalazar, Maria Fernanda; Duarte, Darío Jorge Roberto; (2024): Subconjunto de datos de entrenamiento de MammoInsight para la clasificación de malignidad en mamografías. http://hdl.handle.net/11336/236898 .

Por Daniel Ventuñuk
En base al artículo de Cecilia Fernández Castañón