DESARROLLAN UNA PLATAFORMA CON INTELIGENCIA ARTIFICIAL PARA DETECTAR CÁNCER DE MAMA DE FORMA TEMPRANA

Un equipo del CONICET Nordeste trabaja en MammoInsight, una plataforma web que aplica modelos de inteligencia artificial para analizar mamografías digitales y asistir a los profesionales en la toma de decisiones, con el objetivo de mejorar la detección temprana del cáncer de mama.

El proyecto es liderado por Ernesto Rafael Pérez (IQUIBA-NEA, CONICET–UNNE) y busca estandarizar la calidad de los estudios y aliviar la carga de trabajo del personal de salud. Según el organismo, la herramienta genera información clara y confiable para priorizar casos y reducir errores en el diagnóstico.

Desde el CONICET detallan que el equipo resguarda la privacidad de los datos médicos y que no utiliza información para entrenar los modelos sin consentimiento explícito. Además, el desarrollo contempla una infraestructura híbrida (servidores locales y nube) y ya cuenta con un dataset propio de entrenamiento disponible en el repositorio institucional, pensado para validar el clasificador de malignidad.

Hoy, MammoInsight está en fase de pruebas e integración de módulos antes de su eventual implementación clínica. La iniciativa ya tuvo visibilidad pública: fue finalista del Premio IA Transformadora 2024 y del Ideatón Salud 2023 de CAEME, y medios nacionales y locales reseñaron sus avances en los últimos días, subrayando el potencial para acercar evaluaciones de alta calidad en todo el país.

En paralelo, a nivel internacional avanza la validación regulatoria de herramientas similares: en junio de 2025, la FDA de Estados Unidos otorgó una autorización De Novo a Clairity Breast, la primera plataforma de IA que predice el riesgo de desarrollar cáncer de mama a cinco años usando una mamografía estándar, un hito que marca la dirección del campo y el tipo de evidencias que los reguladores exigen.