IPN desarrolla inteligencia artificial para agilizar la detección de casos prioritarios de cáncer de mama
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10/12/2026
El Instituto Politécnico Nacional (IPN) creó un sistema de inteligencia artificial (IA) capaz de analizar mamografías, identificar posibles lesiones y clasificar los estudios según el nivel de riesgo, con la finalidad de facilitar la atención oportuna de pacientes con sospecha de cáncer de mama.
La herramienta analiza distintas regiones anatómicas, evalúa características del tejido mamario y estima el riesgo asociado a posibles lesiones. A partir de estos datos, organiza los estudios por prioridad para que los especialistas puedan revisar primero aquellos que requieren mayor atención.
La investigación es encabezada por Elsy Guadalupe Cruz Murrieta, maestra en Ciencias de la Computación y estudiante de doctorado, bajo la dirección de José Eduardo Valdez Rodríguez, investigador del Centro de Investigación en Computación (CIC), y con la asesoría de Lourdes Noemí Santos Aragón, médica radióloga especializada en imagen mamaria.
El desarrollo busca contribuir a enfrentar la escasez de personal especializado en México. En 2024, el país contaba con 674 médicos certificados para atender a cerca de 20 millones de mujeres en edad de detección, situación que representa un reto para el diagnóstico oportuno de esta enfermedad.
A ello se suma la carga de trabajo de los radiólogos, quienes revisan entre 5 mil y 7 mil estudios anualmente, de acuerdo con la información del proyecto. Este volumen de evaluaciones puede dificultar la atención ágil de los casos que requieren una revisión prioritaria.
Cruz Murrieta explicó que la propuesta consiste en analizar automáticamente las mamografías disponibles y ordenarlas según su nivel de urgencia, de modo que los especialistas puedan concentrarse primero en los estudios que necesitan una valoración más inmediata.
Uno de los elementos centrales del proyecto es una base de datos conformada por estudios de aproximadamente 700 pacientes mexicanas. Los registros se obtuvieron mediante la colaboración con el Centro Médico ABC y el Instituto de Seguridad Social del Estado de México y Municipios (ISSEMYM), con la autorización de sus respectivos comités de ética.
El uso de información procedente de pacientes del país permite desarrollar modelos que consideren características relevantes para el contexto clínico nacional, como las diferencias en la densidad mamaria y la composición de los tejidos.
Además de detectar posibles anomalías, la investigación busca evaluar cómo puede incorporarse la inteligencia artificial como apoyo en el proceso de diagnóstico, bajo criterios de utilidad clínica y seguridad.
El sistema está integrado por diversos módulos que permiten localizar estructuras anatómicas, analizar áreas sospechosas, clasificar la densidad de las mamas y reconocer características asociadas con posibles lesiones.
La herramienta también contempla información clínica de las pacientes, incluidos antecedentes familiares y personales de cáncer, uso de terapia hormonal y obesidad.
Con la combinación de estos elementos, el modelo asigna una estimación de riesgo bajo, medio o alto, que sirve para establecer el orden de revisión de las mamografías por parte del personal médico.
El sistema está diseñado para funcionar como una herramienta complementaria que facilite la organización del trabajo de los especialistas, sin reemplazar la evaluación clínica ni la interpretación diagnóstica realizada por un médico.
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