Se trata del desarrollo de la plataforma web 'MammoInsight', que busca revolucionar el diagnóstico temprano mediante algoritmos avanzados.
Nacionales22 de agosto de 2025
Un equipo de especialistas del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) desarrolla una plataforma web llamada MammoInsight que utiliza modelos de inteligencia artificial para el análisis de mamografías digitales y la detección temprana del cáncer de mama. La iniciativa busca ofrecer una herramienta que aumente la precisión de los diagnósticos, alivie la carga de trabajo del personal de salud y facilite el acceso a evaluaciones de alta calidad.
Desde el CONICET explican que la plataforma está diseñada para analizar mamografías automáticamente, generando información clara para asistir a los profesionales de la salud en la toma de decisiones.
“El objetivo es no solo mejorar la eficiencia, sino que también estandarizar la calidad de la evaluación médica en todos los centros de salud, aumentando las posibilidades de detección temprana y, por lo tanto, mejorando las tasas de supervivencia de los pacientes”, señaló el líder del proyecto, Ernesto Rafael Perez, profesional de la Carrera del Personal de Apoyo del CONICET en el Instituto de Química Básica y Aplicada del Nordeste Argentino (IQUIBA-NEA, CONICET – UNNE).
Con la incorporación de esta herramienta al sistema de salud, aseguran que se puede aumentar la precisión en los diagnósticos, gracias a algoritmos avanzados que minimizan los errores y ofrecen resultados más confiables. De esta manera, se puede lograr automatizar parte del análisis de las mamografías, lo que aliviana la carga de trabajo para el personal de salud y permite centrar la atención en los casos más complejos.
Además, la plataforma garantiza evaluaciones consistentes y de alta calidad para todas las pacientes.
Actualmente, el proyecto se encuentra en la fase de pruebas e integración de módulos del sistema. El equipo de investigación está desarrollando una base sólida de investigación científica que permite crear algoritmos eficaces e innovadores en salud, modelos de inteligencia artificial funcionales, herramientas predictivas basadas en datos clínicos y aplicaciones.
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