Las ciencias de la computación pueden incidir en diferentes áreas del conocimiento como aquellas que apoyan el cuidado de la salud. Con ese principio, la Universidad Autónoma de San Luis Potosí (UASLP) a través de la Facultad de Ingeniería, junto con el Instituto Politécnico Nacional (IPN) y el Hospital Central Doctor Ignacio Morones Prieto, desarrollan el proyecto denominado: “Sistema Automático para la interpretación inmediata de mamografías para la determinación del riesgo de cáncer”.
El proyecto –que cuenta con la participación de la doctora Sandra Edith Nava Muñoz, investigadora de la Facultad de Ingeniería- pretende resolver ese cuello de botella que se genera cuando se realizan campañas masivas de mastografías; pues sus resultados deberían ser inmediatos, sin embargo, se otorgan hasta seis meses después del estudio debido a lo alejado de algunas comunidades, a la falta de especialistas o de infraestructura tecnológica.
Por ello, el grupo de especialistas en computación, cáncer y radiología está desarrollando con fondos del Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt) y durante dos años, un sistema que interprete los resultados de las mamografías con la intención de identificar el riesgo de cáncer de mama, explicó la doctora Sandra Nava Muñoz.
El objetivo no es evitar la participación del radiólogo, sino que se prioricen los estudios que se deben conocer primero, es decir los que presenten urgencia de atención y en esto se ha venido trabajando durante un año. Se busca lograr que la computadora interprete lo que se aprecia en la radiografía.
“Las ciencias de la computación se deben meter a la mente de un radiólogo y pensar como él, para que la máquina interprete la imagen que se observa en la mamografía y todo un grupo de tesistas e investigadores han tenido que aprender a conocer otras áreas de trabajo para poder aportar a lo que exige la medicina”, señaló en entrevista la doctora. El líder del trabajo es el doctor Juan Humberto Sosa del IPN y por la UASLP encabeza el proyecto el doctor Francisco Martínez, además están involucrados tesistas de doctorado y de maestría. Se espera concluir la investigación en noviembre de 2022 con posibilidad de una prórroga, pues se deberá adquirir un servidor y tarjetas gráficas para que el equipo pueda operar al 100 por ciento.
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