{"id":53582,"date":"2026-11-05T08:54:13","date_gmt":"2026-11-05T14:54:13","guid":{"rendered":"https:\/\/viajamagazine.com\/?p=53582"},"modified":"2026-11-05T08:54:17","modified_gmt":"2026-11-05T14:54:17","slug":"especial-desarrollan-en-mexico-sistema-que-identifica-lesiones-y-estima-riesgo-d-3180","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/viajamagazine.com\/index.php\/ciencia\/especial-desarrollan-en-mexico-sistema-que-identifica-lesiones-y-estima-riesgo-d-3180\/","title":{"rendered":"Ciencia mexicana aplica IA para identificar lesiones en estudios de"},"content":{"rendered":"

Una investigadora del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional lidera el desarrollo de un sistema con inteligencia artificial que analiza mamograf\u00edas en M\u00e9xico, delimita lesiones y establece prioridades m\u00e9dicas seg\u00fan el riesgo estimado de c\u00e1ncer de mama.<\/strong><\/p>\n

Por Carina L\u00f3pez y Pool Contreras<\/p>\n

M\u00c9XICO, 4 nov (Xinhua) — Especialistas de la instituci\u00f3n de educaci\u00f3n superior Instituto Polit\u00e9cnico Nacional (IPN) de M\u00e9xico desarrollan un sistema con inteligencia artificial (IA) capaz de identificar regiones anat\u00f3micas y posibles lesiones en estudios de mamograf\u00eda, as\u00ed como estimar el nivel de riesgo de c\u00e1ncer y establecer prioridades para la revisi\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n

El proyecto, a cargo de la maestra en ciencias de la computaci\u00f3n del IPN, Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, establece de manera oportuna al paciente con mayor probabilidad de c\u00e1ncer para darle mayor prioridad y que pueda ser atendido a la brevedad.<\/p>\n

\u00abAl detectar una lesi\u00f3n, nosotros podemos delimitar el \u00e1rea donde esta lesi\u00f3n se encuentra y podemos establecer algunas caracter\u00edsticas como sus contornos, su densidad, y con eso podemos estimar, por ejemplo, la probabilidad de que sea benigna o maligna\u00bb, explic\u00f3 Cruz Murrieta a Xinhua.<\/p>\n

De acuerdo con las \u00faltimas cifras del Instituto Nacional de Estad\u00edstica y Geograf\u00eda de M\u00e9xico, en 2024, el c\u00e1ncer de mama fue la primera causa de muerte entre los tumores malignos y m\u00e1s del 99 por ciento de los casos ocurrieron en mujeres.<\/p>\n

En este contexto, la especialista dijo que la obesidad es uno de los principales factores asociados al desarrollo del c\u00e1ncer de mama, junto con otros elementos como la edad de la primera menstruaci\u00f3n y los antecedentes de lactancia, que contribuyen a interpretar el nivel de riesgo.<\/p>\n

Subray\u00f3, no obstante, la importancia de realizarse estudios m\u00e9dicos peri\u00f3dicos para detectar de manera oportuna cualquier anomal\u00eda y evitar as\u00ed que la enfermedad avance a etapas de mayor gravedad.<\/p>\n

Frente a este desaf\u00edo, la tambi\u00e9n estudiante de doctorado destac\u00f3 el potencial de la IA como herramienta de apoyo en el proceso de detecci\u00f3n.<\/p>\n

La idea es analizar de forma autom\u00e1tica los estudios disponibles en un determinado per\u00edodo y su organizaci\u00f3n de acuerdo con el nivel de prioridad, de manera que el especialista pueda identificar cu\u00e1les requieren una revisi\u00f3n m\u00e1s inmediata.<\/p>\n

\u00abEl objetivo de este modelo es entrar antes del radi\u00f3logo, entre el punto en que la paciente se hace su estudio de mastograf\u00eda y antes de que se haga el proceso de interpretaci\u00f3n para obtener un diagn\u00f3stico. El modelo analiza a todas estas pacientes\u00bb, detall\u00f3 la experta mexicana.<\/p>\n

Cruz Murrieta dijo que la herramienta no pretende sustituir al especialista, sino proporcionar un instrumento adicional que le permita realizar mejor su trabajo y aprovechar de manera m\u00e1s eficiente la capacidad de diagn\u00f3stico.<\/p>\n

Para la investigadora, la iniciativa responde a uno de los principales desaf\u00edos en la detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama, al recordar que M\u00e9xico contaba en 2024 con 674 expertos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detecci\u00f3n.<\/p>\n

A lo anterior se suma la carga laboral de los especialistas, quienes eval\u00faan entre 5.000 y 7.000 estudios al a\u00f1o, en promedio, factor que puede repercutir en la precisi\u00f3n de diagn\u00f3sticos y que pone de manifiesto la necesidad de herramientas tecnol\u00f3gicas que apoyen esa labor.<\/p>\n

Cruz Murrieta consider\u00f3 que la herramienta podr\u00eda contribuir a reducir los tiempos de revisi\u00f3n y facilitar la identificaci\u00f3n de casos que requieren atenci\u00f3n prioritaria.<\/p>\n

En el equipo de expertos participan el doctor Jos\u00e9 Eduardo Valdez Rodr\u00edguez, miembro del Centro de Investigaci\u00f3n en Computaci\u00f3n, con la asesor\u00eda de la maestra en ciencias, Lourdes Noem\u00ed Santos Arag\u00f3n, m\u00e9dica radi\u00f3loga especialista en c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n

En el futuro, Cruz Murrieta y su equipo contemplan ampliar el proyecto hacia una red nacional de hospitales y servicios de radiolog\u00eda a distancia que permita aprovechar de mejor manera los recursos humanos especializados, as\u00ed como reducir desplazamientos innecesarios y favorecer un acceso m\u00e1s equitativo al diagn\u00f3stico. Fin<\/p>\n

Contexto para M\u00e9xico<\/h2>\n

Contexto para M\u00e9xico: La innovaci\u00f3n cient\u00edfica mexicana busca soluciones pr\u00e1cticas ante retos de salud p\u00fablica. La falta de especialistas suficientes para cubrir la demanda de estudios preventivos motiva proyectos interdisciplinarios donde la tecnolog\u00eda complementa el trabajo m\u00e9dico, beneficiando directamente a las pacientes.<\/p>\n

Con informaci\u00f3n de la agencia de noticias Xinhua.<\/em><\/p>\n

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