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    Desarrolla alumna UACH algoritmo para detectar cáncer de mama con Inteligencia Artificial

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    Chihuahua, Chih., a 29 de octubre del 2021.- La ingeniera Samara Acosta Jiménez, quien es alumna del 4to. Semestre de la Maestría en Formación Biomédica de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH) creo un algoritmo que detecta el tejido canceroso en las mamografías, a través de herramientas de Inteligencia artificial.

    Este proyecto forma parte de la investigación de tesis que desarrolla. Samara Acosta Jiménez, el cual busca generar un software que logre identificar el cáncer de mama al momento de realizar la mamografía como una estrategia de prevención, toda vez que está comprobado que la detección oportuna reduce considerablemente la mortalidad y puede brindar una mejor calidad de vida de las mujeres que lo padecen.

    Inició este novedoso proyecto como parte de la tesis de posgrado de Samara Acosta en enero de 2020 y se contempla que se encuentre listo a principios del año que entra. Actualmente tiene un avance del 70%.

    En la investigación que se realiza en el Laboratorio PABIOM de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas intervienen, además la Dra. Susana Aidée González Chávez, Dra. Rosa Elena Ochoa Albiztegui, Dr. Javier Camarillo Cisneros, y el Dr. César Pacheco Tena.

    La universitaria Samara Acosta dijo que ya se cuenta con una base de datos de pacientes del estado y otras entidades del país que consiste en imágenes de mamografías, información histopatológica e inmunohistoquímica.

    Con esta información se desarrolla un algoritmo basado en Inteligencia Artificial que realice automáticamente el análisis y extracción de características de textura de las mamografías, así como la clasificación en lesiones benignas y malignas.

    “Los algoritmos basados en Inteligencia Artificial, aprenden a partir de la experiencia, en este caso, el algoritmo está generando experiencia a través de información recabada en la base de datos que comprende las imágenes de mamografía y la información de inmunohistopatología, por lo tanto, cuando al algoritmo se consulte con una mamografía a la que se le deba diagnosticar, éste va a discernir entre benigno o sospechoso de malignidad, según su experiencia”, explicó.

    Acosta Jiménez señaló que el Consejo Mexicano de Radiología e Imagen, A.C., cuenta con 430 radiólogos certificados como sub-especialistas en imagen de mama reportados al 1 de marzo del 2019.  

    Según el INEGI, en el 2015 existían 10.5 millones de mujeres de 40 años en México, edad en la que se recomienda hacerse una mamografía de forma anual. Para cubrir la demanda los médicos tendrían que revisar aproximadamente 70 pacientes diarios, lo que es prácticamente imposible.

    Es por ello, que este proyecto de investigación recobra especial importancia, ya que se podrá detectar cáncer de mama de manera inmediata al realizarse la mamografía, siendo este tipo de instrumentos un apoyo para el médico radiólogo.

    “Estudié ingeniería biomédica con la finalidad de aplicar las innovaciones tecnológicas en promover la salud, con esta herramienta contribuyo con un granito de arena a mejorar la calidad de vida de las mujeres, lo que me alienta y motiva a seguir en este tipo de investigaciones” finalizó la estudiante de posgrado.

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