La inteligencia artificial mejora la detección del cáncer de mama en México, según la UNAM Record

La inteligencia artificial mejora la detección del cáncer de mama en México, según la UNAM Investigadores de la UNAM confirman que el uso de inteligencia artificial optimiza la detección temprana del cáncer de mama m.
alcantaraDom, 08/06/2025 - 20:43 Especialistas del Instituto de Ingeniería de la UNAM destacaron los beneficios de integrar inteligencia artificial (IA) en el sistema de salud durante el encuentro “Salud5.
0 y cáncer de mama: inteligencia artificial para la detección temprana y precisa.
" Especialistas del Instituto de Ingeniería de la UNAM resaltaron las ventajas de incorporar inteligencia artificial (IA) en el sistema de salud.
/ UNAM | Oscar Pilloni Choreño señaló que la IA “no busca reemplazar al personal médico, sino potenciar sus capacidades clínicas”, y Rosa María Ramírez Zamora, directora del instituto, afirmó que esta tecnología permite realizar valoraciones “mucho más precisas”, además de reducir costos y facilitar tratamientos personalizados En México, la escasez de recursos para la detección del cáncer de mama es crítica, con solo 689 mastógrafos y 352 radiólogos certificados, lo que limita la detección temprana en hasta el 85% de los casos.
En 2022, se registraron 31,043 casos femeninos y en 2020 hubo 685,000 muertes, lo que resalta la necesidad urgente de implementar nuevos métodos de detección.
“Hay que perderle el miedo, sobre todo en aplicaciones médicas, y a su vez, hacer esfuerzos conjuntos entre academia y empresas para demostrar su fiabilidad”, destacó Pilloni.
 Esta tecnología permite valoraciones más precisas, reduce costos y facilita tratamientos personalizados.
/ Pixabay | La inteligencia artificial como aliada del diagnóstico clínicoLa Universidad Nacional Autónoma de México sostiene que la inteligencia artificial representa una herramienta de apoyo clínico para los especialistas en radiología, no un reemplazo.
 La herramienta de IA en mamografías puede disminuir en un 30% el subdiagnóstico de tumores "de intervalo", mejorando la detección de casos que podrían ser pasados por alto por el ojo humano.
En México, la desconfianza del personal médico hacia la IA, debido a su fiabilidad y falta de formación, limita su implementación.
Pilloni Choreño sugiere formar alianzas entre universidades, empresas y el gobierno para demostrar la fiabilidad, seguridad y eficiencia de la IA.
En México, la escasez de recursos para la detección del cáncer de mama es crítica.
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