Estudiante peruano de medicina busca crear modelo IA que permitiría detectar lesiones precancerígenas en comunidades rurales
La iniciativa busca crear un sistema multimodal que facilite diagnósticos de cáncer rápidos en perspectiva de mejorar la cobertura sanitaria, mediante la recopilación de datos clínicos y validación con especialistas.
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En un contexto marcado por el aumento sostenido de los casos de cáncer en el Perú, nuevas iniciativas académicas vienen explorando el uso de tecnologías emergentes para fortalecer la detección temprana de esta enfermedad. En los últimos seis años, los diagnósticos oncológicos se incrementaron en 70%, y más de la mitad de los casos se identifican en etapas avanzadas, de acuerdo con cifras oficiales del sector Salud.
Frente a este escenario, la investigación aplicada desde las universidades públicas comienza a tomar relevancia, especialmente en regiones donde el acceso a servicios especializados es limitado. En ese marco, un proyecto desarrollado desde Junín busca aportar soluciones concretas para reducir las brechas en prevención y diagnóstico, apoyándose en herramientas de inteligencia artificial.
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Investigación con IA para la detección temprana del cáncer de cuello uterino
Deivi Nick Galarza Cáceres, estudiante de Medicina Humana de la Universidad Nacional del Centro del Perú y beneficiario de Beca Permanencia del Pronabec, viene desarrollando un modelo de inteligencia artificial orientado a identificar lesiones precancerosas y cáncer de cuello uterino en comunidades rurales. Natural de Chanchamayo, el joven investigador se encuentra próximo a cursar el undécimo ciclo de su carrera.
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La iniciativa surge a partir de su experiencia en prácticas hospitalarias y campamentos universitarios en zonas alejadas, donde observó una limitada cobertura de servicios preventivos, especialmente para mujeres. El cáncer de cuello uterino es el segundo más frecuente en la población femenina y el quinto a nivel nacional, según datos de Globocan 2020.
El proyecto se enfoca en la creación de un sistema multimodal que permita apoyar el diagnóstico de forma más rápida, utilizando recursos disponibles en puestos de salud. La propuesta apunta a reducir los tiempos de detección y disminuir el abandono del tratamiento, factores recurrentes en contextos rurales.
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Desarrollo del modelo y proyección en zonas rurales
Actualmente, la investigación se encuentra en la fase de construcción del modelo de inteligencia artificial. Para ello, se vienen recopilando datos clínicos y miles de imágenes de colposcopía proporcionadas por un instituto especializado de la región. El algoritmo analiza esta información para entrenarse en la identificación de lesiones en nuevos casos.
En etapas posteriores, los resultados obtenidos por el modelo serán contrastados con diagnósticos emitidos por especialistas, con el fin de evaluar su precisión y desempeño. Además, se contempla probar el funcionamiento del sistema con imágenes captadas mediante colposcopios de bajo costo o dispositivos móviles, buscando ampliar su aplicabilidad.
El proyecto se desarrolla con el apoyo de estudiantes universitarios y asesoría en estadística, informática y gineco-obstetricia. La propuesta plantea que, en el futuro, la herramienta pueda ser utilizada incluso por médicos serumistas, facilitando la detección temprana en establecimientos de salud de zonas alejadas.
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