MammoInsight combina inteligencia artificial y análisis de mamografías digitales para detectar el cáncer de mama de manera temprana, mejorando la precisión de los diagnósticos y facilitando el trabajo del personal sanitario (Imagen Ilustrativa Infobae)

Especialistas del CONICET lanzan MammoInsight, la plataforma que revoluciona la detección temprana del cáncer de mama. Esta innovadora herramienta web emplea inteligencia artificial para analizar mamografías digitales con mayor precisión, optimizando los diagnósticos y aliviando la carga de trabajo del personal médico. Asimismo, promete acercar evaluaciones de alta calidad a más personas, transformando el acceso a la prevención y el cuidado de la salud mamaria.

El objetivo es no solo mejorar la eficiencia, sino también estandarizar la calidad de la evaluación médica en todos los centros de salud, aumentando las posibilidades de detección temprana y, por lo tanto, mejorando las tasas de supervivencia de los pacientes”, indicó el líder del proyecto, Ernesto Rafael Pérez.

Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), en 2022, en todo el mundo se diagnosticaron 2,3 millones de casos de cáncer de mama en mujeres, y se registraron 670.000 muertes. En Argentina, según cifras de la Sociedad Argentina de Mastología, se producen casi 6 mil muertes anuales.

Afortunadamente, en el 95% de los casos, el diagnóstico precoz permite acceder a tratamientos con altas probabilidades de curar este tipo de tumores, que son los que más afectan a las mujeres.

El CONICET desarrolla MammoInsight, una plataforma de inteligencia artificial para la detección temprana del cáncer de mama (CONICET)

Cómo funciona MammoInsight

La plataforma MammoInsight está diseñada con el fin de analizar mamografías de forma automática. Así, brinda información clara a los profesionales, quienes la utilizan en la toma de decisiones en torno al paciente.

Además, la plataforma facilita el acceso a una herramienta estandarizada y accesible en cualquier centro médico. De esta forma se garantizan evaluaciones consistentes y de alta calidad para los pacientes.

Desde el CONICET aseguraron que, con la implementación de este mecanismo, se busca mejorar las tasas de supervivencia a través de una detección temprana y eficiente. El equipo de investigación desarrolla una base sólida científica que permite crear algoritmos eficaces e innovadores en salud, modelos de inteligencia artificial funcionales, herramientas predictivas basadas en datos clínicos y aplicaciones.

En la actualidad, el proyecto se encuentra en etapa de prueba e integración de módulos del sistema. Esta etapa es fundamental para confirmar la precisión de los algoritmos en contextos reales y asegurar que la plataforma cumpla con los estándares clínicos necesarios antes de su implementación a gran escala.

El proyecto es liderado por Ernesto Rafael Perez, CPA del CONICET en el IQUIBA-NEA (CONICET Nordeste)

Infraestructura y vínculos estratégicos

La iniciativa dispone de una infraestructura híbrida segura que combina servidores locales y en la nube, además de dominios registrados. Al mismo tiempo, establece contactos estratégicos a través de la Oficina de Vinculación Tecnológica del CONICET Nordeste.

La importancia de MammoInsight no radica únicamente en sus aportes tecnológicos, sino también en su potencial impacto social y sanitario. En un país donde el cáncer de mama constituye una de las principales causas de mortalidad femenina, contar con un sistema que facilite diagnósticos tempranos puede significar una diferencia crucial.

La incorporación de inteligencia artificial en el área de la salud no busca reemplazar a los profesionales, sino asistirlos en sus tareas diarias. Así, se optimizan recursos, se reducen errores y se garantiza la igualdad en el acceso a herramientas diagnósticas de calidad en todo el territorio argentino.

Con estos lineamientos, MammoInsight apunta a consolidarse como un apoyo clínico confiable, transparente y escalable en la detección temprana del cáncer de mama.

El proyecto apunta a estandarizar la calidad de los estudios y reducir la carga de trabajo del personal de salud (CONICET)

En el marco de una tendencia global

Cabe destacar que el desarrollo de esta herramienta se enmarca en una tendencia global de incorporar inteligencia artificial en la medicina como apoyo a la toma de decisiones clínicas. La continuidad de este tipo de proyectos resulta clave no solo para mejorar la calidad de los diagnósticos, sino también para fortalecer la capacidad científica local y garantizar que los avances tecnológicos estén al servicio de la salud pública.

El proyecto es liderado por Ernesto Rafael Pérez, profesional de la Carrera del Personal de Apoyo del CONICET en el Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino (IQUIBA-NEA, CONICET – UNNE). La propuesta ha sido presentada en distintos concursos y fue finalista en el Premio IA Transformadora 2024 y en Ideatón Salud 2023 de la Cámara Argentina de Especialidades Medicinales (CAEME).