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Agencia TSS – El cáncer de mama es la primera causa de muerte por cáncer en mujeres argentinas, con más de 22.000 nuevos casos diagnosticados cada año, según el Instituto Nacional del Cáncer (INC). Cuando se identifica en estadios iniciales, la tasa de supervivencia supera el 90%, mientras que en etapas avanzadas las posibilidades de curación disminuyen drásticamente.

Aunque en la mayoría de los casos afecta a mujeres, los hombres también pueden desarrollar la enfermedad y constituyen aproximadamente el 1% de todos los casos del país. En ellos, el diagnóstico suele llegar en estadios avanzados debido a que no son conscientes de los síntomas.

Frente a este desafío, una inciativa de un equipo de científicos 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) busca aportar una herramienta que sirva como asistencia en el diagnóstico. La propuesta fue presentada en distintos concursos, fue finalista en el Premio IA Transformadora 2024 y en Ideatón Salud 2023, de la Cámara Argentina de Especialidades Medicinales (CAEME).

El funcionamiento de MammoInsight consiste en transformar las imágenes mamográficas en matrices de valores numéricos, donde cada píxel de imagen representa un nivel de gris. Estos datos pasan por filtros especializados que resaltan bordes, texturas y anomalías. Posteriormente, las redes neuronales artificiales comparan los patrones detectados con ejemplos aprendidos previamente.

De esta forma, el sistema genera mapas de calor que marcan regiones sospechosas, asignándoles un valor de probabilidad de malignidad. Uno de los modelos más relevantes se especializa en detectar microcalcificaciones: “Son pequeñas acumulaciones de calcio que, aunque generalmente benignas, pueden indicar malignidad. Es muy importante detectarlas porque son un indicio clave, pero son pequeñas, milimétricas y se ocultan fácilmente en el tejido mamario”, explica Pérez.

Es importante remarcar que el sistema no reemplaza al médico: “El modelo puede marcar una región sospechosa y dar un valor alto de probabilidad, pero no es decisivo. Siempre es el profesional quien evalúa y decide los pasos a seguir”, aclara el investigador. La plataforma funciona como un asistente médico, aliviando la carga de los especialistas, quienes deben identificar una cantidad enorme de anomalías diminutas todos los días.

Inicialmente, el proyecto utilizó datasets de la Sociedad de Radiología Norteamericana, garantizando estándares de calidad internacional. Aún así, el equipo trabaja para incorporar datos locales y regionales, un paso crucial para afinar los modelos según características genéticas, ambientales y socioeconómicas de la población argentina. Además, el sistema también integra información clínica relevante como edad, peso, antecedentes genéticos e historial reproductivo para calcular factores de riesgo individuales.

Una de las características más distintivas del proyecto es que busca ser una solución accesible para todos los pacientes, ya que actualmente existen desarrollos similares que son privados y costosos. MammoInsight apunta a ser gratuito en hospitales públicos: “El software actual suele ser cerrado y solo comercial, lo que significa que no todas las personas van a poder acceder. La idea de esta plataforma es llegar a la mayor cantidad posible de personas”, sostiene Pérez.

La elección de un formato web permite que los médicos ingresen desde cualquier lugar, sin instalaciones complejas. Esto es fundamental en el interior del país, donde muchos profesionales trabajan en varias instituciones y no siempre pueden acceder al historial completo de sus pacientes. La plataforma centraliza la información clínica y las imágenes, facilitando el acceso integral para el especialista.

Desarrollo a futuro 

Para funcionar a gran escala, MammoInsight requiere infraestructura de servidores que permitan almacenar y procesar imágenes: “Mientras más médicos accedan a la tecnología, mayor será la demanda de servidores”, le explica Pérez a TSS.

El equipo trabaja con la Unidad de Vinculación del CONICET para avanzar en convenios con instituciones públicas y privadas. Actualmente, el sistema se prueba en los servidores de la facultad con algunos médicos profesionales, y el objetivo es implementarlo primero en hospitales regionales y luego expandirse a nivel nacional: “Lo ideal sería que se pueda usar en hospitales públicos de manera gratuita”, afirma Pérez, aunque reconoce que depende de acuerdos institucionales y de la inversión en infraestructura.

Otro paso indispensable es la autorización de ANMAT, que evalúa, entre otros aspectos, la protección de datos de los pacientes. La plataforma ya cuenta con sistemas de encriptación que aseguran que solo el médico registrado pueda acceder a la información clínica y a las imágenes. La presentación formal ante la agencia se realizará cuando existan convenios concretos para su implementación.

Más allá de las mamografías, el equipo busca ampliar los alcances de la herramienta: “Tenemos la idea de agregar multimodalidad para analizar no solo mamografías, sino también ecografías y tomografías”, anticipa Pérez. También planean sumar información genética para hacer análisis predictivos más precisos.

La tecnología, además, podría aplicarse a otros tipos de cáncer: “Las arquitecturas buscan anomalías en una imagen. Si cambiamos los datos de entrada y reentrenamos el modelo, es totalmente posible”, concluye el investigador.