La tecnología demostró ser una aliada fundamental para el sistema de salud, y los grandes avances en el área de la visión artificial y el procesamiento de imágenes formaron parte de la investigación presentada por el nuevo egresado de ingeniería de la UNA. Como trabajo final de grado (TFG), Miguel Ángel María Lezcano Romero presentó el tema “Detección temprana del cáncer de mama con inteligencia artificial y técnicas basadas en algoritmos de deep learning”, en la carrera de ingeniería electrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA).

La presentación contiene el desarrollo de una herramienta de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) de dos etapas. La primera etapa está compuesta por un modelo de red neuronal convolucional llamado U-Net, que segmenta las posibles masas benignas y malignas, separando los pixeles que las componen del tejido circundante. La segunda etapa está compuesta de un clasificador ResNet50 capaz de identificar la morfología de la masa segmentada en la primera etapa, para clasificarla dentro de la categoría Breast Imaging Reporting and Data System (Birads), lo cual daría al especialista radiólogo una idea más clara sobre su benignidad o malignidad.

Mediante la observación del tejido mamario, en película o imagen digital, se pueden encontrar indicios de microcalcificaciones, masas o asimetrías. Estas anomalías deberán clasificarse posteriormente, teniendo en cuenta el historial clínico del paciente, en una de seis categorías según la clasificación Birads (Breast Imaging Reporting and Data System). De acuerdo a la categoría asignada, el médico puede recomendar un método más invasivo como la mamografía de detección o una biopsia, para brindar un diagnóstico definitivo al paciente.