Presentan software con IA para detección del cáncer de mama

Investigadores de la UACH.

Uno de los proyectos beneficiados por la convocatoria “Más Ciencia, Más Investigación, Más UACH 2026”.

Chihuahua.- La Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas (FMyCB) de la UACH trabaja en el desarrollo de un software basado en inteligencia artificial para la segmentación automática de anomalías en mamografías, una herramienta que busca apoyar la detección temprana del cáncer de mama y fortalecer la precisión en el análisis de estudios de imagen.

El proyecto es encabezado por el doctor Abimael Guzmán Pando, profesor e investigador de la FMyCB, especialista en procesamiento de señales e imágenes, sistemas de visión por computadora y desarrollo de inteligencia artificial. Participan además la doctora Graciela María de Jesús Ramírez Alonso, de la Facultad de Ingeniería, y la doctora Claudia Adriana Holguín Gómez, especialista en Imagenología Diagnóstica de la Facultad de Medicina y Ciencias Biomédicas.

El equipo de trabajo se complementa con los asistentes de investigación Arturo Alejandro Chavarría Molina, Fabián Cienfuegos Caraveo, Humberto López Baltierra, Héctor Uriel Chávez Loya, Alma Delia Corral Sáenz y Ellioth Sinhue Chávez Luján, quienes forman parte del desarrollo y evaluación de tecnologías aplicadas a la salud.

El cáncer de mama constituye uno de los principales problemas de salud pública a nivel mundial; tan solo en 2022 se registraron alrededor de 2.3 millones de nuevos casos y más de 665 mil defunciones asociadas a esta enfermedad. En México se estimaron 23 mil 790 nuevos diagnósticos durante ese mismo año, mientras que en 2023 se reportaron 8 mil 34 fallecimientos en personas mayores de 20 años.

La situación resulta especialmente relevante para Chihuahua, entidad que presenta una de las tasas de mortalidad por cáncer de mama más elevadas del país. En 2025 se registraron 27.6 defunciones por cada 100 mil mujeres mayores de 20 años.

El proyecto contempla el desarrollo de un sistema capaz de identificar y delimitar de manera automática anomalías presentes en mamografías, tales como masas tumorales, microcalcificaciones y otras alteraciones del tejido mamario. Para ello, se emplearán técnicas avanzadas de aprendizaje profundo y procesamiento digital de imágenes médicas, con el propósito de reconocer patrones complejos y proporcionar información adicional que apoye el análisis realizado por especialistas en radiología e imagenología.

Una vez validada, esta tecnología desarrollada en Chihuahua podría implementarse en hospitales, clínicas y centros de salud públicos y privados, así como en campañas de mastografías realizadas mediante unidades móviles, con especial beneficio para comunidades rurales y zonas de difícil acceso.