El cáncer de mama es hoy por hoy el tumor maligno más diagnosticado del planeta y la principal causa de muerte entre las mujeres. Por ello la creación del proyecto Mamotest, que aprovecha las posibilidades de los sistemas de Inteligencia Artificial para hacer diagnósticos accesibles y oportunos, es tan importante.
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Se estima, siguiendo cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS) que en 2020 hubo poco más de dos millones de casos de cáncer de mama a nivel global. De ellos un total de 684.996 casos derivaron en el fallecimiento de las pacientes.
Por ello la detección oportuna es más que importante, pero el costo de esta clase de estudios puede resultar restrictivo para un importante sector de la población con distintas condicionante socioeconómicas.
Es justo dentro de dicho escenario donde entran los sistemas de Inteligencia Artificial como oportunidad para apoyar a quienes más lo necesitan.
De qué trata Mamotest: el proyecto de IA que previene el cáncer de mama
El diario de El País ha publicado un interesante y detallado artículo sobre Mamotest, un proyecto que engloba una plataforma de diagnóstico y acompañamiento de pacientes, que busca utilizar estos sistemas de aprendizaje para crear un medio para desarrollar pruebas rápidas de detección de cáncer de mama.
Guillermo Pepe director ejecutivo y fundador de Mamotest ha colaborado ya con gobiernos locales y asociaciones civiles para apoyar con los costes de las mamografías, ecografías mamarias y hasta tratamientos de más de 600.000 mujeres de más de 40 años de edad.
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El sistema de Mamotest funciona de manera no tan futuras y más que nada condicionada por las condiciones de ciertos rincones de América Latina, donde el acceso a internet es limitado.
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Donde las pacientes asisten presencialmente al centro radiológico más cercano, esas radiografías son enviadas a través de internet a los especialistas de Mamotest y en dos días están listos los resultados, junto con una nueva cita médica para analizar su estado de salud.
“Mezclamos la telerradiografía con la inteligencia artificial que nos permite estudiar criterios como la condición socioeconómica, el historial de salud y la genética de las pacientes.”
Así es como Pepe describe el punto donde se integra el uso de sistemas de inteligencia artificial como herramienta de apoyo para un diagnóstico más robusto.
El proyecto con esta combinación de factores ha crecido para tener ahora presencia en Jujuy, Chaco, Buenos Aires, Corrientes y Santa Fe, en Argentina, y ahora ciudades como Monterrey, Veracruz, Guadalajara, Pachuca y Metepec, en México.