Una herramienta creada en Colombia quiere reducir el tiempo que tarda la detección del cáncer de mama y facilitar el acceso al diagnóstico en hospitales con pocos recursos. El proyecto se llama PreventIA y acaba de quedarse con el primer lugar del Reto Innpacto Rosa, una convocatoria nacional de innovación abierta enfocada en salud femenina.
La iniciativa fue desarrollada por la Facultad de Ingeniería de UCompensar y superó cerca de 150 propuestas de universidades, organizaciones médicas y empresas tecnológicas del país. El reconocimiento incluye recursos para comenzar su implementación en la red hospitalaria y oncológica de Bogotá.
PreventIA utiliza inteligencia artificial para analizar imágenes médicas y detectar señales asociadas al cáncer de mama. Según sus creadores, el sistema alcanza una efectividad superior al 90 % y puede entregar resultados en menos de un minuto.
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El proyecto fue entrenado durante dos años con más de 100 GB de imágenes médicas provenientes de bases de datos internacionales, especialmente de Europa y Japón. La IA identifica malformaciones, clasifica calcificaciones y determina si estas podrían ser benignas o malignas.
La convocatoria fue organizada por AstraZeneca, Daiichi Sankyo y la Pontificia Universidad Javeriana. Durante el proceso participaron jurados del sector médico, entidades públicas y expertos en salud.
Una IA pensada para hospitales con baja conectividad
Uno de los puntos que más llamó la atención del jurado fue que PreventIA no fue diseñada únicamente para grandes clínicas o centros especializados. La herramienta busca funcionar tanto en ciudades como en municipios apartados donde el acceso a especialistas sigue siendo limitado.
El sistema podrá utilizarse desde plataformas web y móviles, lo que permitiría que médicos en regiones rurales consulten imágenes diagnósticas sin depender de infraestructura compleja.
De acuerdo con el equipo investigador, la IA no pretende reemplazar a los profesionales de salud. Su función es acelerar procesos y ayudar en la toma de decisiones clínicas, especialmente en lugares donde los tiempos de espera pueden retrasar diagnósticos importantes.
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Para lograrlo, el modelo utiliza redes neuronales y filtros adaptativos capaces de enfocarse únicamente en las áreas relevantes de una imagen médica, eliminando elementos que puedan afectar el análisis.
El desarrollo fue construido con herramientas de Deep Learning sobre MATLAB y actualmente avanza en la integración del software que servirá como interfaz para médicos y hospitales.
El siguiente paso será probarla en hospitales reales
Tras ganar el reto, PreventIA iniciará una nueva etapa enfocada en pruebas e implementación dentro de entornos clínicos reales en Bogotá. Los recursos entregados por las organizaciones aliadas permitirán avanzar en validaciones dentro de hospitales y centros oncológicos.
La apuesta tiene un impacto importante si se tiene en cuenta que la detección temprana sigue siendo uno de los factores más determinantes para aumentar las probabilidades de tratamiento exitoso en pacientes con cáncer de mama.
Además del componente médico, el proyecto también refleja cómo universidades colombianas están utilizando inteligencia artificial en soluciones aplicadas a problemas de salud pública.
PreventIA incluso ya comenzó a perfilarse como una posible spin-off tecnológica de UCompensar, luego de pasar por programas de emprendimiento y validación enfocados en innovación científica.
Mientras avanzan las pruebas clínicas, la expectativa está puesta en comprobar si esta tecnología puede convertirse en una herramienta útil para acelerar diagnósticos y ampliar el acceso a atención especializada en distintas regiones del país.
