Investigación de la UPT presentada en Europa logra 90% de precisión para detectar cáncer de mama con IA

La Universidad Politécnica de Tulancingo (UPT) tuvo presencia en el SPIE Photonics Europe 2026, uno de los congresos internacionales especializados en fotónica e imagen, realizado en Estrasburgo, Francia, donde el investigador Raúl Castro Ortega presentó un proyecto enfocado en mejorar la detección del cáncer de mama mediante inteligencia artificial.

El trabajo, titulado "Análisis de termografía mamaria mediante redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención", propone un sistema capaz de analizar imágenes térmicas de la mama para identificar posibles anomalías con un alto grado de precisión.

Investigación hidalguense llega a Europa | Foto: SEPH

Modelo automatiza el análisis de imágenes térmicas

Durante su exposición, el académico explicó que la metodología combina la ecuación de difusión del calor con una red neuronal convolucional (CNN), tecnología que permite concentrar el procesamiento en las zonas de mayor interés dentro de los termogramas mamarios.

Con este enfoque, el sistema logra distinguir entre tejidos sanos y enfermos con una precisión cercana al 90 por ciento, además de registrar altos niveles de sensibilidad y especificidad, indicadores utilizados para evaluar la confiabilidad de herramientas de diagnóstico.

Castro Ortega forma parte del Sistema Nacional de Investigadores (SNI) en la categoría de Candidato y es integrante de SPIE. Su labor científica se centra en áreas como el procesamiento digital de imágenes, teledetección, análisis de imágenes médicas, biometría y reconocimiento de patrones. Además, participa como docente en la Maestría en Computación Óptica y el Doctorado en Optomecatrónica de la UPT.

Buscan agilizar los diagnósticos médicos

Una de las fortalezas del desarrollo es que el algoritmo aprende de manera automática los patrones presentes en las imágenes, eliminando la necesidad de realizar una extracción manual de características, proceso que suele requerir mayor tiempo y recursos.

De acuerdo con la investigación, esta automatización permite acelerar el análisis, ofrecer resultados más consistentes y abrir la posibilidad de que la herramienta pueda incorporarse en el futuro como apoyo para la detección oportuna del cáncer de mama.

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