Fernando G. Villalba
EditorUn equipo de especialistas del CONICET apuesta por transformar el análisis de imágenes mamarias con inteligencia artificial para facilitar el diagnóstico temprano del cáncer de mama. Se trata de un proyecto que mejorará la expectativa de vida de miles de mujeres en Argentina, ya que se diagnostican 22.000 casos al año, según datos del Instituto Nacional del Cáncer.
En un contexto complicado, donde más del 75% de las mujeres con cáncer de mama no tienen ningún antecedente familiar de la enfermedad, MammoInsight apunta a optimizar recursos y tiempo cruciales de la siguiente forma: aumenta la precisión de los diagnósticos, alivia la carga de trabajo del personal de salud y facilita el acceso a evaluaciones de alta calidad.
MammoInsight es, en definitiva, una plataforma web que utiliza modelos de inteligencia artificial para analizar mamografías digitales en busca de tumores malignos. Para entrenar y validar el modelo, se utiliza un dataset del Repositorio Institucional CONICET Digital que alberga un subconjunto de datos para clasificar malignidad en mamografías.
El proceso de detección de tumores de la IA del CONICET.
El potencial de la IA en la salud
El proyecto es liderado por Ernesto Rafael Perez, profesional de la Carrera del Personal de Apoyo del CONICET en el Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino, de doble dependencia entre la Universidad Nacional del Nordeste (UNNE) y el CONICET. Al respecto, señaló:
“El objetivo es no solo mejorar la eficiencia, sino que también estandarizar la calidad de la evaluación médica en todos los centros de salud, aumentando las posibilidades de detección temprana y, por lo tanto, mejorando las tasas de supervivencia de los pacientes”.
Gracias a la integración de esta herramienta al sistema de salud, se puede aumentar la precisión en los diagnósticos, gracias a los algoritmos avanzados que minimizan los errores y ofrecen resultados más confiables. De esta manera, se puede lograr automatizar parte del análisis de las mamografías, lo que aliviana la carga de trabajo para el personal de salud y permite centrar la atención en los casos más complejos.
Además, la plataforma facilita el acceso a una herramienta estandarizada y accesible en cualquier centro de salud, garantizando evaluaciones consistentes y de alta calidad para todas las pacientes.
Por otra parte, el entrenamiento de la IA responde a un protocolo específico de seguridad y privacidad: “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”, aclaró Pérez, y aseguró que no se utilizan datos sin el consentimiento explícito de las personas involucradas y que solo los profesionales de la salud autorizados tienen acceso a los resultados.
La iniciativa cuenta con una infraestructura híbrida segura que combina servidores locales y en la nube, además de dominios registrados y está estableciendo contactos estratégicos a través de la Oficina de Vinculación Tecnológica del CONICET Nordeste.
En qué etapa está el desarrollo
Actualmente, el proyecto se encuentra en la fase de pruebas e integración de módulos del sistema. El equipo de investigación está desarrollando una base sólida de investigación científica que permite crear algoritmos eficaces e innovadores en salud, modelos de inteligencia artificial funcionales, herramientas predictivas basadas en datos clínicos y aplicaciones.
Imágenes | CONICET Nordeste
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