Samara Acosta Jiménez, alumna de 4to. Semestre de la Maestría en Formación Biomédica de la Universidad Autónoma de Chihuahua, desarrolla un software que identifica el cáncer de mama al momento de realizar la mamografía.
La universitaria, logró lo anterior creando un algoritmo que detecta tejido canceroso en las mamografías, a través de herramientas de Inteligencia artificial.
Esta investigación busca generar un software que identifique 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.
El proyecto forma 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.
“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.,
“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.
