- Investigadores del Instituto Politécnico Nacional trabajan en un sistema que analiza mamografías, identifica posibles anomalías y clasifica los estudios según su nivel de riesgo. La herramienta utiliza información de aproximadamente 700 pacientes mexicanas y busca reducir los tiempos de espera para la revisión médica.
Ciudad de México.— Un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de identificar posibles lesiones en mamografías y determinar qué estudios requieren atención médica prioritaria es desarrollado por especialistas del Instituto Politécnico Nacional (IPN), con el propósito de agilizar la detección del cáncer de mama y optimizar el trabajo de los médicos radiólogos.
La tecnología, creada en el Centro de Investigación en Computación (CIC), analiza imágenes mamográficas, reconoce regiones anatómicas, clasifica la densidad del tejido mamario y considera antecedentes clínicos de las pacientes para estimar un nivel de riesgo bajo, medio o alto.
A diferencia de otras aplicaciones enfocadas únicamente en detectar anomalías, el proyecto busca organizar los estudios antes de su interpretación diagnóstica, de manera que los especialistas puedan revisar primero aquellos que presentan características de mayor riesgo.
El desarrollo está a cargo de Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, maestra en Ciencias de la Computación y estudiante de doctorado, bajo la dirección del investigador José Eduardo Valdez Rodríguez y con la asesoría de Lourdes Noemí Santos Aragón, médica radióloga especialista en imagen de la mama.
Inteligencia artificial para reducir tiempos de espera
Uno de los principales problemas que busca atender esta investigación es la limitada disponibilidad de especialistas para interpretar estudios de detección de cáncer de mama.
De acuerdo con las cifras citadas por Cruz Murrieta, en 2024 México contaba con 674 médicos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detección.
A esta situación se suma la carga de trabajo de los especialistas, quienes, según la investigadora, evalúan entre 5 mil y 7 mil estudios anualmente.
Ante este panorama, el sistema propone analizar automáticamente las mamografías disponibles durante un periodo determinado y establecer un orden de prioridad para su revisión.
La finalidad es que los estudios con posibles hallazgos relevantes puedan ser identificados oportunamente, sin depender exclusivamente del orden en que fueron realizados o recibidos.
Sin embargo, la herramienta se encuentra en desarrollo y la información difundida no precisa todavía cuánto podría reducir los tiempos de interpretación ni cuál es su precisión diagnóstica.
Entrenan el sistema con mamografías de 700 pacientes mexicanas
Una de las características centrales del proyecto es la creación de una base de datos con estudios de aproximadamente 700 pacientes mexicanas, obtenidos mediante la colaboración del Centro Médico ABC y el Instituto de Seguridad Social del Estado de México y Municipios (ISSEMYM).
La recopilación de esta información contó con la autorización previa de los respectivos comités de ética.
Para los investigadores, trabajar con imágenes de pacientes mexicanas permite desarrollar modelos más adecuados a las características de la población nacional.
Entre los factores considerados destaca la densidad mamaria, debido a que el tejido más denso o fibroso puede dificultar la identificación de determinadas lesiones en los estudios de imagen.
Por ello, el proyecto no se limita al reconocimiento de anomalías, sino que también analiza las condiciones anatómicas que pueden influir en la interpretación de las mamografías.
¿Cómo funciona el sistema de inteligencia artificial del IPN?
La herramienta integra distintos módulos de análisis que procesan tanto imágenes médicas como información clínica.
Primero, identifica regiones anatómicas y áreas de interés dentro de la mamografía. Posteriormente, clasifica la densidad mamaria y analiza características de posibles lesiones.
A estos resultados se incorporan datos de las pacientes, entre ellos antecedentes personales y familiares de cáncer, uso de terapia hormonal y obesidad.
Con esta información, el sistema genera una estimación de riesgo en tres niveles:
- Bajo: estudios clasificados con menor prioridad de revisión.
- Medio: estudios que requieren valoración conforme a los criterios de priorización del sistema.
- Alto: estudios que el modelo considera prioritarios para su interpretación por un especialista.
Esta clasificación funciona como una herramienta de organización clínica y no equivale a un diagnóstico confirmado de cáncer de mama.
La identificación de una posible lesión tampoco significa necesariamente que sea maligna, por lo que cualquier hallazgo debe ser interpretado por personal médico especializado.
La inteligencia artificial no sustituirá a los radiólogos
Elsy Guadalupe Cruz Murrieta subrayó que el propósito del desarrollo tecnológico no es reemplazar la experiencia médica, sino facilitar el trabajo de quienes interpretan los estudios.
“No pretendemos sustituir al especialista con IA, sino proporcionarle una herramienta adicional que le permita realizar mejor su trabajo y aprovechar de manera más eficiente su capacidad de diagnóstico”, explicó.
La propuesta contempla que la decisión diagnóstica permanezca en manos del médico, mientras que el sistema automatizado funcione como apoyo para identificar estudios que ameriten una revisión más inmediata.
Para su eventual aplicación clínica será necesario evaluar aspectos como la precisión del modelo, la seguridad de los datos, la confiabilidad de sus clasificaciones y su funcionamiento en distintos entornos hospitalarios.
Buscan ampliar la tecnología a una red nacional de hospitales
A futuro, el equipo del Centro de Investigación en Computación contempla extender el proyecto hacia una red nacional de hospitales y servicios de telerradiología.
El objetivo sería facilitar el aprovechamiento de especialistas disponibles en diferentes instituciones, disminuir desplazamientos innecesarios y ampliar el acceso a la interpretación de estudios de imagen.
Este modelo podría resultar especialmente relevante para comunidades donde la disponibilidad de médicos radiólogos especializados es limitada.
No obstante, hasta ahora no se han dado a conocer fechas para su implementación hospitalaria a gran escala ni resultados de validación clínica que permitan determinar su desempeño en condiciones reales.
El desarrollo del IPN representa una línea de investigación orientada a mejorar la oportunidad de atención en el cáncer de mama, una enfermedad en la que la detección temprana y el seguimiento médico oportuno son fundamentales para las posibilidades de tratamiento.