El Centro Europeo de Innovación Digital para la aplicación de inteligencia artificial en la salud y la medicina, conocido como AI4Health.Cro, presentó recientemente 14 equipos seleccionados que participarán en una competencia de innovación centrada en el desarrollo de prototipos de aplicaciones de IA para mejorar la detección de lesiones potencialmente cancerígenas en las imágenes mamográficas de senos.

El concurso, que se abrió en diciembre de 2024, atrajo 34 equipos con un total de 106 participantes, incluidos expertos en TI, innovadores y profesionales de la salud, listos para enfrentarse a los desafíos en el diagnóstico del cáncer de mama. Tras una evaluación detallada, se seleccionaron los 14 mejores equipos que se presentaron en el evento inicial realizado en el Centro de Innovación de Zagreb – ZICER. Competirán por un fondo de premios de 9.000 euros.

Los equipos provienen de diferentes partes de Croacia, incluidos Čakovec, Karlovac, Osijek, Split y Zagreb. Entre los equipos seleccionados están: Breast Friends, BreastQuestAI, Code to Heal, D308, Deregularizatori, GANga, Guard(AI)ns of Precision, JMM Kronos, MDT, MediSense, OncoVision, ProtostarLabsTeam y SCIOM.

Desafíos en el diagnóstico del cáncer de mama

El cáncer de mama representa el tumor maligno más común en mujeres a nivel global, responsable de más de 670.000 muertes al año. El diagnóstico temprano es clave para un tratamiento exitoso, pero los sistemas existentes enfrentan desafíos como el aumento de la cantidad de imágenes mamográficas que deben analizarse y la falta de personal especializado, lo que afecta especialmente a las zonas rurales. En este contexto, la inteligencia artificial ofrece soluciones potenciales.

El papel de la inteligencia artificial en la mejora del diagnóstico

La aplicación de tecnologías de IA puede acelerar y simplificar significativamente el análisis de las imágenes mamográficas, permitiendo decisiones diagnósticas más rápidas y precisas. Esto ayuda a los radiólogos, alivia el sistema de salud y optimiza los recursos, lo que contribuye directamente a una mejor atención para las pacientes.

Tareas para los participantes

Los participantes se enfrentarán a cuatro tareas clave:

1. Desarrollar un modelo de IA que identifique y clasifique las lesiones mamarias según el sistema BI-RADS, importante para evaluar el riesgo de cáncer de mama.


2. Marcar áreas sospechosas en las imágenes, de manera similar a un radiólogo experimentado.


3. Explicar cómo su modelo llega a sus conclusiones, lo que ayuda a descubrir patrones importantes y posibles sesgos.


4. Diseñar una interfaz simple y útil que facilite la interpretación de los resultados por los médicos, con explicaciones claras de los diagnósticos y su fiabilidad.

Seguridad de los datos y recursos

Para resolver estas tareas, los participantes utilizarán datos mamográficos reales, pero anonimizados, con estrictas medidas de protección de la privacidad. Este tipo de datos permite probar soluciones en un entorno seguro gracias a la colaboración de AI4Health.Cro con hospitales y clínicas, asegurando que las tecnologías desarrolladas sean aplicables en la práctica clínica diaria. Los recursos informáticos necesarios son proporcionados por el Instituto Ruđer Bošković y el Centro de Cálculo Universitario - SRCE.

Expectativas y futuro

Los tres mejores equipos presentarán sus soluciones en abril en la conferencia anual de AI4Health.Cro, que reúne a los principales expertos en salud y tecnología de IA. Esta iniciativa representa un avance en la integración de la inteligencia artificial en la práctica médica, con el objetivo de mejorar el diagnóstico y tratamiento del cáncer de mama.

Contexto más amplio de la aplicación de la inteligencia artificial en medicina

La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo cada vez más en una herramienta clave en medicina, no solo en el diagnóstico del cáncer de mama, sino también en otras áreas. Su capacidad para analizar grandes cantidades de datos y reconocer patrones que pueden escapar al ojo humano la convierte en un recurso invaluable en la medicina moderna.

Aplicación de la IA en otras áreas del diagnóstico

Además de la mamografía, la IA también se utiliza en el análisis de otras imágenes médicas, como las tomografías computarizadas (TC) y las resonancias magnéticas (RM), para la detección temprana de diversas enfermedades. Por ejemplo, en el diagnóstico del cáncer de pulmón, los sistemas de IA ayudan a identificar pequeños nódulos que pueden ser indicadores de una etapa temprana de la enfermedad.

Ventajas y desafíos de la implementación de la IA en el sistema de salud

La implementación de tecnologías de IA en el sistema de salud ofrece numerosos beneficios, incluida una mayor precisión en los diagnósticos, un procesamiento más rápido de los datos y una reducción de la carga de trabajo de los profesionales de salud. Sin embargo, también existen desafíos, como la necesidad de grandes cantidades de datos de alta calidad para entrenar los modelos de IA, problemas éticos relacionados con la privacidad de los pacientes e integración de estos sistemas en los procesos médicos existentes.

El futuro de la IA en medicina

Se espera que la IA desempeñe un papel aún más significativo en la medicina personalizada en el futuro, proporcionando terapias adaptadas a las características individuales de los pacientes. Además, el desarrollo de sistemas de IA que puedan predecir el riesgo de desarrollar ciertas enfermedades permitirá medidas preventivas e intervenciones tempranas, lo que mejorará los resultados de los tratamientos y reducirá los costos de la atención médica.

El futuro de la IA en la salud

Iniciativas como el concurso AI4Health.Cro demuestran cómo la inteligencia artificial puede jugar un papel clave en la mejora del diagnóstico médico. El desarrollo de modelos de IA para analizar imágenes mamográficas es solo un ejemplo de cómo la tecnología puede ayudar en la detección temprana de enfermedades, optimizar los recursos en el sistema de salud y mejorar la atención a los pacientes.

Se espera que en el futuro la inteligencia artificial se convierta en una herramienta indispensable en la medicina, no solo en el diagnóstico, sino también en la terapia personalizada, el monitoreo de pacientes y la optimización de los servicios de salud. Sin embargo, su pleno potencial solo se podrá lograr con una regulación adecuada, protección de los datos de los pacientes y el desarrollo continuo de la tecnología en colaboración con los profesionales médicos.