México (16 de junio). — El cáncer de mama ha afectado a más de 408 millones de mujeres en América Latina y, de acuerdo a la Organización Panamericana de la Salud (OPS), se estima que para el 2030 ésta cifra se elevará en un 30 por ciento.

Actualmente, su incidencia es similar en países desarrollados y en vías de desarrollo, pero la mayoría de las muertes se dan en países de bajos ingresos, en donde no se otorgan los recursos para atender a la población.

Existe, sin embargo, un fenómeno que ha llamado la atención por parte de la comunidad médica: el falso positivo. Los casos de diagnóstico equivocado se han incrementado hasta en un 30 por ciento y se piensa que ésto tiene relación directa con los medios de búsqueda que se emplean para detectar anomalías en el tejido mamario.

De acuerdo con Stomper y Gelman, autores de Mamografías en Pacientes Sintomáticos y Asintomáticos, el aumento en estas cifras se basan en la insistente búsqueda de neoplasias de reducido tamaño que se realiza por parte del personal técnico como medio para llegar a una ‘detección temprana’.

Cuando se realizan biopsias y otras pruebas para determinar si la masa encontrada era realmente cancerígena, en los hospitales de Estados Unidos, se ha encontrado que solo tres de cada diez biopsias presentaban neoplasias.

Actualmente los exámenes mamarios suelen dar hasta un 70 por ciento de falsos positivos; la Universidad de Tilburg, en Países Bajos, se ha dedicado a estudiar las consecuencias del diagnóstico erróneo en las pacientes. Aunado a los múltiples problemas psicológicos encontrados, se presenta también, alteraciones a nivel orgánico pues las pruebas necesarias para determinar si existe realmente cáncer de mama pueden llegar a tardar hasta un año, en el cual la paciente sufrirá de diversos biopsias y algunos procesos químicos; pueden llegar a pasar hasta tres pruebas de falso positivo antes de determinar que realmente no existía ningún cáncer.

Alumnos del Instituto Politécnico Nacional han trabajado en reducir los diagnósticos erróneos mediante redes neuronales artificiales y algoritmos computacionales, con el propósito de apoyar a los radiólogos y médicos a detectar el posible cáncer de mama.

Para lograrlo CIDETEC -Centro de Innovación y Desarrollo Tecnológico en Cómputo- y ESCOM -Escuela Superior de Computo- juntaron esfuerzos y lograron adaptar un sistema de manejo de mamografías digitales con redes neuronales sensibles a algunos factores como densidad de la mama, presencia de etiquetas o musculo pectoral.

Han dividido también el proceso diagnostico en una serie de pasos: tratamiento digital de imágenes, segmentación de la mamografía digital, extracción de las características y clasificación. Con estas etapas se puede confirmar si la paciente tiene cáncer o no.

Ahora, buscan contar con el apoyo de hospitales y centros médicos para crear una base de imágenes propias de México, pues las empleadas para la creación de éste nuevo sistema de análisis fueron mamografías de mini-MIAS -muestra global usada para trabajos de investigación a nivel mundial. “Nuestro objetivo es representar cada mama como un patrón, algo numérico, una vez que se tienen todas las mamografías clasificadas. La prueba final es introducirle patrones desconocidos que nos digan si la paciente tiene o no cáncer”, resumen los investigadores Rolando Flores Carapia y Benjamín Luna Bernoso.- (Agencias)