Desarrollan algoritmo para la detección precoz de cáncer de mama

Ciudad de México. 18 de octubre de 2017 (Agencia Informativa Conacyt).- María Victoria Carreras Cruz, investigadora y directora de Ingeniería en Tecnologías de la Información y Sistemas Inteligentes de la Universidad Panamericana (UP), desarrolló y patentó un algoritmo que ayuda a la detección temprana y oportuna del cáncer de mama.

El cáncer de mama es el tipo de neoplasia más frecuente en mujeres de América Latina y el Caribe; de acuerdo con la Organización Panamericana de la Salud (OPS), se estima que en los próximos años el número de personas que presentarán la enfermedad aumente en 46 por ciento.

En este contexto, la detección precoz permite disminuir la mortalidad por esta enfermedad; la posibilidad de curación de los cánceres que se detectan en su etapa inicial es mayor. En entrevista para la Agencia Informativa Conacyt, María Victoria Carreras Cruz destacó que la única prueba de diagnóstico precoz eficiente en materia costo-beneficio es la mastografía o también conocida como mamografía, un examen radiológico de las mamas. Sin embargo, en México, dijo, existen solo un poco más de 40 radiólogos certificados para interpretar estos exámenes.

“Al tener la mastografía, lo que hace falta es interpretarla correctamente. Se diseñó un sistema de diagnóstico asistido por computadora que apoya a los radiólogos en la lectura mamográfica, favoreciendo una detección más precisa de las posibles señales de cáncer de mama”, dijo María Victoria Carreras Cruz, doctora en ciencias computacionales.

El desarrollo de la doctora María Victoria Carreras, también directora de Ingeniería en Animación y Videojuegos de la UP, es un algoritmo matemático que resalta la imagen de la posible masa tumoral o las microcalcificaciones —depósitos de calcio en la glándula mamaria que se expresan en la mamografía como pequeños puntos fragmentados, irregulares, pleomórficos y densos— y las marca preservando la forma, tamaño, localización y textura, por tanto, el algoritmo aumenta la precisión de la detección de las lesiones y disminuye el error en el diagnóstico de mamografías.