Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por un investigador de la Universidad Politécnica de Tulancingo (UPT) alcanzó una precisión de hasta 90 por ciento en la detección de cáncer de mama mediante el análisis de imágenes térmicas, un avance que fue presentado en uno de los principales encuentros internacionales especializados en óptica y fotónica.
La investigación, titulada “Análisis de termografía mamaria mediante redes neuronales convolucionales con mecanismos de atención”, fue expuesta por Raúl Castro Ortega, profesor de tiempo completo de la UPT, durante el congreso internacional SPIE Photonics Europe 2026, celebrado en Estrasburgo, Francia.
El proyecto combina inteligencia artificial y termografía mamaria para analizar imágenes térmicas de los tejidos. Para ello, emplea redes neuronales convolucionales y se apoya en la ecuación de difusión del calor, con el objetivo de concentrar el procesamiento computacional en aquellas regiones de las imágenes que presentan mayor interés desde el punto de vista clínico.
De acuerdo con los resultados de la investigación, el modelo puede clasificar los tejidos analizados entre sanos y enfermos con una precisión de hasta 90 por ciento, además de registrar niveles elevados de sensibilidad y especificidad para distinguir entre ambas condiciones.
Una de las principales aportaciones del sistema consiste en que el algoritmo elimina la necesidad de que un especialista realice manualmente la extracción de características de las imágenes. En su lugar, la propia inteligencia artificial aprende de manera autónoma a reconocer patrones asociados con la enfermedad conforme procesa los termogramas.
Esta capacidad podría contribuir a reducir los tiempos destinados al análisis de las imágenes y a mejorar la consistencia de los resultados, al tiempo que abre nuevas posibilidades para el uso de la termografía mamaria como una herramienta de apoyo en la detección oportuna del cáncer de mama.
El desarrollo, sin embargo, se plantea como una tecnología de apoyo y no como un sustituto de los métodos clínicos convencionales. Su potencial radica en la posibilidad de complementar los procesos de evaluación médica mediante herramientas capaces de analizar grandes cantidades de información visual y detectar patrones que podrían resultar relevantes para una valoración especializada.
Castro Ortega, quien es integrante del Sistema Nacional de Investigadores en la categoría de Candidato y miembro de la Sociedad Internacional de Óptica y Fotónica (SPIE), mantiene además líneas de trabajo relacionadas con el procesamiento digital de imágenes, la teledetección, la biometría, el reconocimiento de patrones y el análisis de imágenes médicas.
Su labor también se extiende al ámbito académico, donde participa como docente en la Maestría en Computación Óptica y en el Doctorado en Optomecatrónica de la Universidad Politécnica de Tulancingo.
El rector de la UPT, Felipe Olimpo Durán Rocha, destacó la participación del investigador en el encuentro internacional realizado en Francia y señaló que este tipo de proyectos contribuyen a fortalecer la presencia de la institución en el ámbito de la investigación científica.
Asimismo, consideró que el desarrollo de tecnologías basadas en inteligencia artificial y procesamiento de imágenes representa una oportunidad para impulsar soluciones con potencial de aplicación en el sector salud, particularmente en áreas donde la innovación tecnológica puede contribuir al diagnóstico y atención oportuna de enfermedades
