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Vida-Salud
Utilizan sistemas computarizados para detección del cáncer de mama
459 palabras
MÉRIDA, Yucatán, 19 de enero.- Utilizando un sistema de inteligencia computacional, especialistas del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (Cinvestav) buscan lograr un diagnóstico más preciso sobre el cáncer de mama.
El líder de la investigación, Dr. Wilfrido Gómez Flores, indicó que se busca reducir la necesidad de realizar biopsias en tumores benignos, aclarando que no se pretende reemplazar las metodologías médicas, sino reforzarlas.
La aplicación puede servir como herramienta para mejorar una imagen de ultrasonido mamario y conocer la localización, tamaño y forma específica de masas tumorales.
Gómez Flores añadió que el sistema consiste en analizar imágenes digitales previamente captadas en pacientes para valorar si existe alguna irregularidad.
Al tomar el ultrasonido, el tumor es segmentado para que no sea confundido con tejido sano o graso, tras lo cual se clasifica con el fin de determinar si es benigno o carcinoma.
No todas las pacientes con cáncer de seno son iguales y no todas necesitan ser sometidas a quimioterapia o radioterapia.
El método del Cinvestav se considera de inteligencia computacional, ya que incluye algoritmos que se adaptan automáticamente a las características específicas de cada imagen. Estos algoritmos son aplicados tanto en la segmentación del tumor como en la clasificación para distinguirla en benigna o maligna, a partir de la cuantificación de su morfología y textura.
La información se brinda como una “segunda opinión” para los radiólogos, quienes la podrían revisar, confirmar o corregir.
El especialista explicó que el ultrasonido mamario es una herramienta eficaz para determinar de qué está consitituida la lesión, es decir, si es quística o sólida, además que sus características sonográficas permiten determinar si se trata de un tumor benigno o un carcinoma. Sin embargo, las imágenes son frecuentemente revisadas por dos o más especialistas para aumentar su nivel de certeza y disminuir de esta manera la variabilidad inter-observador.
El especialista añadió que trabajan para que este sistema no solamente defina si es un tumor maligno o benigno, sino también se pueda diagnosticar en qué etapa de malignidad se encuentra.
El método ha servido para diferenciar un tumor maligno de benigno hasta un 90 por ciento, y se espera que en un futuro pueda llegar a aplicarse en clínicas para ver su validez en casos reales.
