El cáncer de mama continúa siendo la principal causa de muerte entre mujeres mexicanas mayores de 30 años, especialmente en estados como Morelos, donde la mitad de la población femenina enfrenta riesgo potencial. Ante este panorama, un grupo de investigadores del Tecnológico Nacional de México (TecNM), campus Cenidet, en Cuernavaca, desarrolla un sistema de inteligencia artificial (IA) destinado a mejorar la detección temprana de esta enfermedad, con especial énfasis en su implementación en clínicas locales y rurales.
El proyecto, liderado por el Dr. Jorge Alberto Fuentes Pacheco y el Ing. Daniel Flores Guerrero, utiliza redes neuronales profundas capaces de analizar mamografías para identificar patrones de riesgo como microcalcificaciones o nódulos. A diferencia de los sistemas actuales —que dependen de costosos equipos y alta capacidad de cómputo—, este modelo busca operar en computadoras comunes o dispositivos móviles, aplicando el concepto de Tiny Machine Learning para reducir los requerimientos de hardware sin comprometer la precisión.
Los investigadores subrayan que la herramienta no sustituirá al diagnóstico médico, sino que funcionará como apoyo para los especialistas, mejorando la rapidez y reduciendo falsos negativos o positivos. De consolidarse, la IA mexicana permitiría acercar tecnología avanzada a hospitales de primer nivel y aumentar las tasas de detección oportuna, lo que no solo salvaría vidas, sino que disminuiría significativamente los costos de atención en etapas avanzadas.
El equipo espera publicar los primeros resultados en año y medio, tras validar el modelo junto con el Instituto Nacional de Cancerología y centros de supercómputo del país.
