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Año 13 /Número Especial salud U.M.S.N.H.

des más temidas que otras, como el cáncer, por la mortalidad, ya que detectarlo en etapas tem-
ejemplo. El cáncer, sin duda, ha sido una de las en- pranas, siempre será lo mejor para tratarlo.
fermedades más atemorizantes en el último siglo, y Los desarrollos en IA han abierto una opor-

aunque actualmente se tienen mejores tratamien- tunidad prometedora para mejorar la precisión de
tos, desafortunadamente, aún hay muchos falleci- la mamografía digital. Los programadores lo que
mientos por este padecimiento debido, principal- hacen es «entrenar» al sistema de IA, utilizando
mente, a la detección tardía. imágenes existentes para enseñarle a identificar

anormalidades asociadas con el cáncer, así como
Cáncer de mama y estudios de detección también diferenciarlas de hallazgos benignos. Es-
El cáncer de mama es la segunda causa prin- tos llamados algoritmos pueden ser probados en
cipal de muerte relacionada con el cáncer entre diferentes imágenes.

mujeres de los países desarrollados, siendo la ma-
mografía el examen común más utilizado para la ¿Cómo la IA ayuda a un mejor diagnóstico para
detección de este tipo de cáncer, y aunque actual- el cáncer?
mente existen otros estudios como la tomosíntesis Un equipo de investigadores del Laboratorio

digital de mama (DBT), el cual tiene mayor preci- de Ciencias de la Computación e Inteligencia Arti-
sión diagnóstica que la mamografía convencional, ficial (CSAIL) y del Hospital General de Massachu-
el tiempo de interpretación es bastante largo y aun setts, en Estados Unidos de América, ha creado un
así puede conllevar errores de interpretación y tam- nuevo método de predicción del cáncer que ha

bién un mayor costo para los pacientes. dado lugar a una serie de algoritmos de IA capaces
Se ha demostrado que, si se hace una correc- de detectar el cáncer de mama hasta cinco años
ta interpretación de la mamografía y, por ende, de antes de su aparición en los pacientes, utilizando
la detección, mejoraría el pronóstico y se reduciría mamografías convencionales.

Imagen representativa en donde se muestra que el modelo del equipo podía identificar a una mujer con alto riesgo de cáncer de mama
cuatro años antes (izquierda) de que se desarrolle (derecha). Imagen: Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory. https://
news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507

Coordinación de la Investigación Científica 81