El Centro de Investigación en Ciencia Aplicada y Tecnología Avanzada (Cicata), Unidad Querétaro, del Instituto Politécnico Nacional (IPN), desarrolla un algoritmo que servirá de asistente computarizado (también llamado CADe –Computer-aided Detention System– por sus siglas en inglés), para detectar con mayor precisión masas y asimetrías en mamografías homogéneas, lo que permitirá evitar resultados falsos positivos.

Sandra Lucía de la Fuente-Bermúdez, estudiante de maestría, señaló que determinar masas y asimetrías en mamografías homogéneas es un reto a superar.

La detección temprana de cáncer de mama es un desafío que requiere de segundas lecturas o asistentes computarizados para optimizar la detección de lesiones en mamografías, incrementar el hallazgo de heridas pequeñas, reducir el índice de mortalidad y producir ahorros en el sector salud.

A través del prototipo Asistente Computarizado para la Detección de Masas y Asimetrías en Mamografías: estudio por zonas de profundidad, se busca ayudar a los radiólogos a detectar lesiones sospechosas en menor tiempo y evitar complicaciones por cáncer.

De la Fuente-Bermúdez comentó que con este prototipo se realizó un análisis estadístico de características para obtener un algoritmo computarizado que funcione con distintos patrones de tejido mamario, se busca optimizarlo al 100 por ciento y fortalecer la etapa de clasificación, así como evaluar los resultados de las lesiones.

La estudiante del IPN espera que en dos años el dispositivo se instale en los centros de salud. Hasta ahora, dijo, se han procesado mil 500 mamografías con este prototipo en el Hospital de Salamanca, Guanajuato, y en la Unidad de Especialidades Médicas para la Detección y Diagnóstico del Cáncer de Mama de Querétaro.