Investigador busca generar asistente computacional para detectar eficazmente el cáncer de mama

El cáncer de mama es una de las enfermedades que causa mayor número de muertes de mujeres en el mundo. Durante 2005, fue el causante de aproximadamente 502 mil decesos. Por esta razón, el doctor Hugo Terashima Marín del Centro de Sistemas Inteligentes del Campus Monterrey, y ganador este año del tercer lugar del Premio Rómulo Garza Investigación y Desarrollo Tecnológico, decidió realizar un proyecto que hiciera frente a este mal que afecta a tantas personas a nivel mundial.

Con su trabajo de investigación "Classification of Individual and Clustered Microcalcification in Digital Mammograms using Evolutionary Neural Networks", el doctor Terashima propuso la creación de un sistema computacional que proporcione a los radiólogos mejores resultados al momento de la evaluación.

"Hemos recibido apoyo para continuar y generar un prototipo que pueda ser cómo un asistente para el especialista radiólogo que realiza el análisis de las mamografías, de manera que éste pueda determinar de manera más eficaz la posibilidad de que exista un cáncer".

La idea de generar un prototipo computacional que ayude a determinar los principios de cáncer puede llegar a salvar en el mundo miles de vidas.

La propia investigación fue la guía

El doctor Hugo Terashima Marín forma parte de la red de investigadores que conforma la Cátedra de Optimización Evolutiva del Tecnológico de Monterrey, que aborda la aplicación de computación evolutiva, recorrido simulado y redes neuronales a algunos problemas de logística, como programación de tareas, ruteo y distribución, y pronóstico.

Estas técnicas son modelos computacionales que se abstraen de procesos naturales y que pueden ser aplicadas a la solución de problemas de gran importancia práctica que las técnicas clásicas no son capaces de resolver.

"A lo largo de los años, aquí en la Cátedra, hemos estudiado técnicas en sistemas inteligentes; en particular computación evolutiva y redes neuronales, que se aplican a una serie de problemas. Lo interesante es la investigación de la combinación de esas dos técnicas y la aplicación que hacemos con ello", comentó.

Orientados a un problema en particular, que es la minería de datos con base en datos de imágenes, el camino de la investigación llevó a quienes trabajan junto con el doctor Terashima Marín en la Cátedra, a desarrollar bases de datos de mamografías, específicamente.

"Fue así cómo comenzamos a definir el problema de detectar principios de cáncer en mamografías, juntando todo: la parte de investigación y técnicas, y la parte de aplicación", aseguró.

Sugiere a los investigadores la transferencia de tecnología

El doctor Terashima Marín exhortó a los investigadores del Tecnológico de Monterrey a que: "cuando hagan investigación, sea cual sea el campo en el que se encuentran trabajando, busquen formar como investigadores a estudiantes de posgrado".

"Otra cuestión muy importante es la transferencia de tecnología, que analicen qué beneficios puede traer la investigación que están realizando hacia el ámbito económico (generar empresas o productos útiles) y al mismo tiempo, el aspecto social, analizando cómo puede ayudar a mejorar condiciones en el medio ambiente en el que vivimos", dijo.

Sobre el trabajo que se encuentra desarrollando (Classification of Individual and Clustered Microcalcification in Digital Mammograms using Evolutionary Neural Networks) auguró que "en unos tres años esta idea se puede hacer realidad, y con ello, el sistema computacional tendrá un impacto económico y social en México e inclusive, en el mundo".