Algoritmos de Inteligencia Artificial ayudan a detectar el cáncer de mama

El grupo de Robótica y Visión Artificial de la Universidad de Extremadura (Robolab) desarrolla algoritmos de procesamiento de imágenes biomédicas y visión artificial que permiten el diagnóstico precoz del cáncer de mama. El trabajo de investigación se encuentra en fase de desarrollo inicial en colaboración con el equipo de radiología del Complejo Hospitalario Universitario de Cáceres

02/07/2024. El cáncer de mama es el tumor maligno más frecuente entre las mujeres, su incidencia en España es de 34.750 casos en el último año, y constituye la primera causa de muerte por cáncer en mujeres. Por ello, los programas de detección precoz son fundamentales. En este sentido, la Universidad de Extremadura participa en los Planes Complementarios de Biotecnología Aplicada a la Salud cuyo objetivo final es el desarrollo de herramientas para diagnóstico, pronóstico y terapias avanzadas, o dirigidas, en medicina personalizada.

Esta investigación de desarrolla gracias a la colaboración entre el grupo de Robótica y Visión Artificial de la UEx (Robolab) y el Complejo Hospitalario Universitario de Cáceres en el marco de los Planes Complementarios de Biotecnología aplicada a la Salud.

Este grupo de investigación trabaja en la línea de actuación 1: plataforma BREM de crioME aplicada a la medicina personalizada. El estudio de la UEx se ha expuesto en las Jornada sobre investigación, innovación y formación en salud: desafíos y estrategias en Extremadura, que ha organizado Fundesalud el 28 de junio en el Hospital Universitario de Badajoz.

Los investigadores del grupo Robolab de la UEx aportan el desarrollo de un software libre basado en un modelo de redes neuronales y Deep Learning o red profunda que procesará y clasificará las imágenes radiológicas. Los algoritmos de Inteligencia Artificial ayudarán a detectar en una mamografía de mama si hay cáncer, en qué región se encuentra, y caracterizar su tipología. Las ventajas futuras de esta herramienta son importantes, así lo subraya el investigador Pedro Núñez: “además de facilitar el diagnóstico precoz, nuestro software permitirá priorizar estudios urgentes, aliviar la carga de trabajo de los radiólogos, mejorar el tiempo de diagnóstico, así como, reducir las listas de espera de pacientes”.

Los investigadores de la Escuela Politécnica Pedro Núñez y Pilar Bachiller son los responsables de la ejecución de este proyecto que se encuentra en una fase inicial de desarrollo. “Ahora mismo, los radiólogos del Complejo Hospitalario de Cáceres están probando el software propio que hemos diseñado en un banco público de imágenes anónimas. Debido a la normativa de protección de datos personales, estamos a la espera de nuestra petición de aplicar el software a pacientes del SES. Esta fase supondrá un avance muy importante en la investigación y en las consiguientes ventajas para los pacientes ya que nos permitiría analizar cientos de imágenes de personas diagnosticadas con cáncer y varios miles sin diagnóstico. Por tanto, esperamos que la administración competente conceda pronto la autorización”, declara Pedro Núñez.

Los Planes Complementarios de Biotecnología Aplicada a la Salud están cofinanciados por la Junta de Extremadura para la realización del programa de I+D+I en el área Biotecnología aplicada a la Salud contemplada en la Ley 3/2021, de 30 de diciembre, de Presupuestos Generales de la Comunidad Autónoma de Extremadura para el año 2022, para la realización de la Línea de Actuación LA1 incluida en la Medida de Inversión I1 Planes Complementarios con las Comunidades Autónomas, que forman parte del Componente 17 del Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia y financiada con los fondos del Programa Operativo FEDER Extremadura 2021-2027.

Fuente: Servicio de Difusión de la Cultura Científica de la UEx