En Chile, el cáncer de mama ocupa el primer lugar en mortalidad por cáncer en la mujer. Se estima que una de cada ocho de ellas podría desarrollar esta enfermedad a lo largo de su vida, condición que tiene buen pronóstico de mejora si se diagnostica precozmente.

Para combatir estas cifras, investigadores de Ingeniería Civil Biomédica de la Universidad de Valparaíso (UV) en conjunto con el Centro Metropolitano de Imagenología Mamaria (CMIM) del Servicio de Salud Metropolitano Sur están desarrollando un sistema de inteligencia artificial llamado mamAI.

El proyecto de investigación de médicos, ingenieros y tecnólogos médicos -que busca concientizar sobre la importancia de la detección temprana y cuya duración es de dos años- pretende “entregar una priorización y asistencia diagnóstica en la mamografía a través de inteligencia artificial. Con estos datos los radiólogos dispondrán de información relevante obtenida de imágenes que les ayudarán a realizar un diagnóstico temprano y certero”, explica Rodrigo Salas Fuentes, académico UV y directos del proyecto.

Para Scarlett Lever Torres, magíster en Health Technology Assessment e investigadora de la iniciativa, “el screening de mamografía demanda recursos humanos y físicos. Disponer de más mamógrafos, sin considerar la cantidad de horas para el informe de resultados, no resuelve el problema de acceso oportuno. Al incorporar inteligencia artificial en el proceso se hace una diferencia: podemos empezar a llegar a tiempo mediante la priorización de los exámenes a informar, mejorando los procesos de confirmación diagnóstica y optimizando el trabajo del radiólogo y los capitales destinados”.

El cáncer mamario sigue siendo la primera causa de muerte en mujeres en nuestro país, con cifras en aumento a pesar de políticas públicas al respecto. Tomar conciencia del autocuidado y control adecuado es un factor importante que permite aumentar la sobrevida y mejorar la calidad de vida de las afectadas. 

“Nuevos desarrollos, como la inteligencia artificial aplicada a imágenes diagnósticas, pueden colaborar a optimizar el diagnóstico oportuno de alteraciones en los estudios de imágenes mamarias”, detalla el radiólogo Rodrigo Ferreira Soto, director del CMIM.