Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por Raúl Castro Ortega, investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo, logra identificar el cáncer de mama con una precisión del 90%. Los resultados se presentaron durante el Congreso Internacional SPIE Photonics Europe 2026, en Estrasburgo, Francia.
Cómo funciona el sistema
El sistema emplea redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención para analizar termografías mamarias. A diferencia de métodos tradicionales, el modelo aprende de forma autónoma los patrones de tejido sano y enfermo, sin que un especialista defina previamente las características de las imágenes. Esto reduce el tiempo de procesamiento y mejora la consistencia de los resultados.
El estudio, titulado “Análisis de termografía mamaria mediante redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención”, utiliza un algoritmo basado en la ecuación de difusión del calor. Este enfoque concentra el análisis en las regiones de interés de los termogramas y clasifica los tejidos con altos niveles de sensibilidad y especificidad.
Impacto en la detección temprana
La precisión alcanzada representa un avance significativo para la detección temprana del cáncer de mama, lo que puede mejorar las tasas de supervivencia y facilitar un tratamiento oportuno. El investigador destacó que el sistema no reemplaza al especialista, sino que funciona como una herramienta de apoyo para diagnósticos más rápidos y consistentes.
