IA para la detección de cáncer de mama
Investigación doctoral desarrolló un framework multimodal capaz de generar reportes radiológicos de mamografía en español, combinando imágenes reales con información clínica estructurada, e implementó un prototipo funcional que será aplicado a futuro en un entorno clínico.
A nivel internacional, ya existen herramientas que utilizan la Inteligencia Artificial (IA) como apoyo al diagnóstico en cáncer de mama, especialmente para detectar hallazgos sospechosos en mamografías (*).
En Chile, aún su impacto es bajo y está mayormente en fases piloto. "La tecnología avanza hacia sistemas más integrales: no solo detectan hallazgos, sino que los interpretan y generan reportes clínicos completos", señala Eduardo Godoy, investigador de iHEALTH, quien a comienzos de abril defendió su tesis Marco de trabajo para la generación automática de reportes de asistencia radiológica en mamografías en el Doctorado en Ingeniería en Informática Aplicada de la Universidad de Valparaíso (UV).
El especialista desarrolló un sistema basado en IA que genera reportes de forma automática combinando imágenes médicas con información clínica estructurada. Construido sobre un dataset clínico real, el sistema permitió avanzar en extracción de entidades clínicas y generación de texto estructurado en español —un área muy poco explorada para el idioma— y demostró ser viable en entornos hospitalarios concretos.
El siguiente paso es la validación clínica trabajando directamente con profesionales de la salud. El investigador proyecta que, a mediano plazo, la tecnología pueda convertirse en una herramienta de apoyo al diagnóstico disponible en centros de salud, contribuyendo a mejorar la calidad, eficiencia y acceso oportuno al diagnóstico radiológico.
Para Eduardo, este tipo de desarrollos debe trascender lo técnico y tener un impacto real en las personas y en el sistema de salud. En ese sentido, destaca el aporte de iHEALTH como entorno interdisciplinario donde convergen tecnología y salud: "El acceso a redes de colaboración, apoyo académico y recursos permitió avanzar desde la definición del problema hasta la validación de las soluciones".
(*) Fuentes:
