La alumna Samara Acosta Jiménez de la Universidad Autónoma de Chihuahua (UACH) desarrolló un algoritmo para detectar la presencia del cáncer de mama en las personas.
Así lo dio a conocer la UACH, quien mencionó que la estudiante de Maestría en Formación biomédica llevo a cabo este proyecto como parte de su tesis.
Con dichos resultados, Acosta espera crear un software que pueda identificar el cáncer al momento de hacer una mastografía.
En el proyecto se encuentran también involucrados los doctores César Pacheco Tena, Javier Camarillo Cisneros, Rosa Elena Ochoa Albiztegui y Susana Aidée González Chávez, quienes junto con Samara se encuentran en el Laboratorio PABIOM de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas.
El algoritmo se pudo desarrollar gracias a la creación de una base de datos que contiene información de pacientes del estado y de otras provincias que se realizaron mastografías además de estudios histopatológicos e inmunohistoquímicos.
“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 la estudiante de maestría.
Los resultados de esta tesis podrán beneficiar a millones de mexicanos e incluso a todo el mundo ya que su contribución científica se podrá prevenir o detectar el cáncer de mama oportunamente y así reducir el riesgo de muerte derivado de esta enfermedad.
