Autoexploración mamaria, consulta médica ante síntomas sospechosos, estudios de imagen como mamografía o ultrasonido y, finalmente, biopsia en caso de hallazgos anormales; Estos pasos componen el proceso tradicional de diagnóstico de cáncer de mama en México, actualmente.
El cáncer de mama se ha convertido en un problema prioritario de salud pública; y, uno de los grandes desafíos es garantizar una detección temprana y equitativa , especialmente en contextos con poca infraestructura médica o falta de personal especializado.
En San Luis Potosí, las estadísticas reflejan un panorama que exige atención. Aunque las cifras son ligeramente inferiores a los medios nacionales, en 2024 la tasa de mortalidad por esta enfermedad fue de 17,5 por cada 100 mil mujeres, además de registrarse 450 nuevos casos, casi el doble que en 2023. Lo más preocupante: el aumento de diagnósticos en mujeres menores de 40 años .
Sin embargo, esta enfermedad no golpea a todas por igual. Mientras en las ciudades con mejor infraestructura médica el diagnóstico puede tardar entre 52 días y 3.8 meses, en comunidades rurales las mujeres pueden esperar hasta 8 meses o más, y en casos extremos, incluso años para recibir un resultado definitivo.
En este panorama surge una alternativa desarrollada en San Luis Potosí. Los investigadores del IPICYT , el Dr. Rubicel Trujillo Acatitla, especialista en geomática, y el Dr. Cesare Ovando Vázquez, especialista en biología computacional, trabajan desde hace dos años en un proyecto que integra procesamiento de imágenes con herramientas de Inteligencia Artificial para la detección y diagnóstico de cáncer de mama .
El propósito central, explica el Dr. Ovando, es reducir la carga de trabajo del médico personal y ofrecer resultados en segundos . La herramienta procesa más de 10 mil imágenes en cuestión de segundos, generando un diagnóstico inmediato.
Trujillo Acatitla detalla que la aplicación analiza patrones en los tejidos conectivos, adiposo y glandulares, para determinar la probabilidad de que una lesión sea benigna o maligna. El modelo fue entrenado con mastografías obtenidas mediante un convenio con Servicios de Salud, provenientes de hospitales de la capital, Ciudad Valles, Rioverde, Soledad y Matehuala.
A diferencia de otras tecnologías , este modelo está diseñado específicamente para la población potosina, lo que representa una ventaja significativa. "Los datos abiertos que alimentan muchos sistemas similares provienen del Reino Unido o Estados Unidos, y no reflejan las diferencias biológicas locales ", señalan los investigadores.
Otra de las fortalezas del proyecto es su accesibilidad tecnológica : puede instalarse en computadoras de bajo costo , sin necesidad de equipos especializados. Esto permitirá su implementación en mastógrafos móviles para campañas de detección en zonas rurales o con poca infraestructura.
El impacto esperado es profundo: una mujer podrá realizarse una mastografía y salir con un diagnóstico inmediato. Esto reducirá los tiempos de espera, permitirá una atención más oportuna , disminuirá costos y facilitará el acceso a servicios de salud, además de ofrecer acompañamiento emocional y seguimiento en caso de un resultado positivo.
Desarrollado completamente en el IPICYT , este modelo de Inteligencia Artificial busca ser una tecnología pública y nacional, cuya implementación iniciará, según los investigadores en dos semanas en la UNEME de Soledad. Los investigadores ya proyectan ampliar su aplicación a otros tipos de cáncer, como el infantil y el pulmonar.
Más allá de un avance científico , este proyecto representa un paso hacia la equidad en salud . En un país donde el tiempo puede ser la diferencia entre la vida y la muerte, esta innovación potosina ofrece esperanza, justicia para las mujeres.