UAEMex desarolla herramienta con IA para detectar cáncer de mama
La herramienta utiliza vectores y árboles de posibilidades para detectar un tumor; tiene una fiabilidad del 83 por ciento en todos los casos.
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Los vectores son trazados por Inteligencia Artificial para detectar si el tumor es benigno o maligno / Mario C. Rodríguez
Científicos de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMex) buscan apoyar a médicos en la detección de cáncer de mama por medio del análisis de mamografías, mediante algoritmos prefabricados por Inteligencia Artificial (IA). Para ello, han desarrollado una herramienta digital capaz de analizar mamografías.
En palabras de Vianey Muñoz Jiménez, profesora de tiempo completo en la Facultad de Ingeniería, la tecnología desarrollada cuenta con una precisión del 83 por ciento y prevén aumentar el porcentaje con más estudios y ensayos científicos.
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“El cáncer de mama es uno de las principales enfermedades que ataca la población, sobre todo femenina, lo que queremos prevenir en algún momento y hacer conciencia también a las mujeres de que se hagan sus radiografías para que puedan examinarse, y quizás en etapas tempranas localizar esas células cancerígenas”, declaró la académica.
Detalló que la importancia de detectar la enfermedad en etapas tempranas permite que el paciente cuente con un tratamiento adecuado y así mejorar su calidad de vida.
¿Cómo funcionan los algoritmos de IA para detectar cáncer de mama?
Los algoritmos procesan enormes cantidades de datos a través de un esquema de redes neuronales, para intentar obtener una precisión amplia sobre el padecimiento.
Humberto Antonio Salinas Cortés, estudiante de Ingeniería en Computación en la UAEMex, informó que actualmente está trabajando en la investigación de detección de cáncer de mama en mastografías. El objetivo es ayudar a los radiólogos a decidir si el paciente presenta un tumor maligno o benigno con el procesamiento de información de forma digital.
Explicó que esto se hace en dos fases. La primera de ellas contempla “limpiar” la mamografía de las anotaciones que contiene y de la imagen de la mama o el posible tumor, para luego extraer las curvas de líneas y longitud matemáticamente.
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En la segunda fase se pide al radiólogo que dé un área de interés donde se encuentra el tumor y trazar un campo vectorial generado para así obtener el mapa de curvas de interés y dar una aproximación a la forma del posible tumor.
“Estos tumores pueden ser completamente redondos pueden ser ovalados, pueden tener una forma irregular y también sus márgenes pueden ser microlobulados, pueden estar bien definidos, pueden estar oscurecidos, pueden estar dispersos. Entonces toda esta información nos sirve igual como descriptores”, aclaró el estudiante de ingeniería.
“Lo que hace este algoritmo es generar mil árboles de decisión aleatoriamente y cada árbol de decisión va a decidir si este tumor es maligno o benigno, al final, se genera un consenso entre todos los árboles de decisión para tomar una decisión final”, explicó el joven.
El dispositivo analiza las variables, los resultados emanados tienen una fiabilidad del 83 por ciento. Sin embargo, la meta de los investigadores es rebasar el 95 por ciento. Otros modelos matemáticos sólo llegan hasta el 70 por ciento de fiabilidad.
La IA al servicio de la salud en México
Salinas Cortés subrayó que, al contar con un diagnóstico oportuno sobre estas enfermedades, los pacientes podrán mejorar su calidad de vida y actuar de manera adecuada.
“¿Qué pasa si un radiólogo le dice a un paciente que tiene un tumor maligno cuando no lo tiene? El siguiente paso es realizar una biopsia para confirmar que es un tumor maligno, entonces estas biopsias pues generan un costo y aparte son muy invasivas, tienen que quitar un pedazo de tejido para ser analizado”, enfatizó.
Finalmente, el equipo científico aclaró que va a continuar con el desarrollo de algoritmos que permitan elevar el nivel de precisión que ofrecen actualmente. Entre los beneficios previstos están: el ahorro económico en el bolsillo de los pacientes, mayor capacidad de análisis para el bienestar de más pacientes y una detección más temprana en la mayoría de los casos.
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