El organismo nacional busca revolucionar la detección temprana de la enfermedad a través de una nueva plataforma digital. Cómo fue su desarrollo
22.08.2025 • 19:12hs • Salud 4.0
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MammoInsight: la nueva IA al servicio de la detección temprana de cáncer de mama
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Un grupo de investigadores del Conicet trabaja en el desarrollo de MammoInsight, una plataforma digital que combina inteligencia artificial con el análisis de mamografías para favorecer la detección temprana del cáncer de mama.
La herramienta busca mejorar la precisión de los diagnósticos, disminuir la sobrecarga del personal médico y garantizar estudios de calidad y un mayor número de pacientes.
Además de mejorar la eficiencia, "el objetivo es estandarizar la calidad de la evaluación médica en todos los centros de salud, aumentando las posibilidades de detección temprana y, por lo tanto, mejorando las tasas de supervivencia de los pacientes", indicó Ernesto Rafael Perez, profesional de la Carrera del Personal de Apoyo del CONICET.
La detección de cáncer de mama con IA procesa automáticamente las imágenes mamográficas y genera un informe que ayuda a los médicos a tomar decisiones.
Los algoritmos avanzados reducen errores al interpretar las imágenes y entregan resultados más confiables. Además, al automatizar parte del trabajo, los profesionales dedican más tiempo a los casos más complejos.
Otro aspecto relevante del sistema es que garantiza evaluaciones consistentes y uniformes, lo que ayuda a disminuir las diferencias en el acceso a diagnósticos de alta calidad entre distintas regiones y centros de salud.
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El CONICET trabaja en una IA que ayuda a detectar el cáncer de mama
MammoInsight, la nueva IA al servicio de la detección temprana de cáncer de mama
Al ofrecer un estándar confiable, permite que más personas reciban estudios precisos, incluso en lugares donde la disponibilidad de especialistas capacitados puede ser limitada.
Actualmente, MammoInsight se encuentra en una fase de validación y ajuste de sus distintos módulos, con el objetivo de optimizar el rendimiento del sistema antes de su implementación a gran escala.
El equipo detrás del proyecto trabaja en el desarrollo de algoritmos innovadores aplicados al ámbito de la salud, que incluye modelos predictivos basados en datos clínicos y herramientas capaces de integrarse de manera eficiente en las rutinas diarias de hospitales y centros médicos.
Estas funcionalidades buscan, además de apoyar a los profesionales en la interpretación de imágenes mamográficas, agilizar los procesos clínicos y mejorar la eficiencia en la atención a los pacientes.
