La mama chilena es diferente a la mama americana, a la mama europea
En Chile, donde el cáncer de mama cobra más vidas femeninas que cualquier otra forma de cáncer, un equipo de investigadores de la Universidad de Valparaíso ha construido una inteligencia artificial que no imita soluciones foráneas, sino que nace del reconocimiento de que cada población tiene su propia biología y su propia historia clínica. Con un 90% de precisión diagnóstica —superando en hasta diez puntos a los estándares internacionales— el sistema aborda uno de los desafíos más silenciosos de la radiología: las mamas densas, donde los tumores se ocultan a simple vista. La tecnología ya fue transferida a la empresa Blue Medical, y con ella, la promesa de que la innovación local puede salvar vidas que los algoritmos importados no alcanzaban a ver.
- El cáncer de mama sigue siendo la primera causa de muerte oncológica en mujeres chilenas, y la detección tardía es uno de los factores que más pesa en ese balance.
- Las herramientas de IA disponibles en el mercado global fueron diseñadas con datos de otras poblaciones, y al aplicarse en Chile pierden precisión frente a características biológicas locales como la mayor densidad mamaria.
- El equipo liderado por Diego Mellado entrenó su algoritmo específicamente para distinguir mamas densas —donde las lesiones se vuelven invisibles en mamografías convencionales— logrando un salto de 5 a 10 puntos porcentuales sobre los softwares internacionales.
- El sistema no desplaza al radiólogo: analiza automáticamente cada imagen al ingresar al hospital y genera alertas preliminares, permitiendo que el especialista concentre su atención donde más se necesita.
- Tras alcanzar madurez tecnológica TRL 6 y ser probado fuera del laboratorio, el desarrollo fue transferido a Blue Medical para su implementación real en el sistema de salud chileno.
El cáncer de mama es la principal causa de muerte por cáncer entre las mujeres en Chile, y la detección temprana sigue siendo la herramienta más poderosa para cambiar ese pronóstico. Desde la Universidad de Valparaíso, un equipo liderado por el investigador Diego Mellado —del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar de la Universidad Andrés Bello— desarrolló un sistema de inteligencia artificial diseñado desde cero para responder a esa realidad.
El punto de partida fue una observación tan sencilla como reveladora: la anatomía mamaria varía entre poblaciones, y los algoritmos creados en Estados Unidos, Europa o Asia no necesariamente funcionan igual cuando se aplican a mujeres chilenas. En lugar de adaptar herramientas extranjeras, el equipo construyó el suyo propio con datos locales, enfocándose en uno de los problemas más complejos de la radiología: las mamas densas. En ellas, el tejido fibroglandular oculta las lesiones en las mamografías tradicionales, dificultando enormemente el diagnóstico.
El resultado es concreto: mientras los softwares internacionales reportan precisiones de entre 80% y 85%, el algoritmo chileno alcanza el 90%. En la práctica, el sistema analiza automáticamente cada mamografía al ingresar al hospital y genera una evaluación preliminar, sin reemplazar al médico, sino orientando su atención hacia los casos más urgentes.
El proyecto ya superó la fase experimental —alcanzó madurez TRL 6— y fue transferido a la empresa Blue Medical para su implementación en el sistema de salud chileno. Más allá del avance técnico, este desarrollo es una demostración de que invertir en investigación local, con datos propios y preguntas propias, puede producir soluciones que superan a las importadas. Para miles de mujeres, esa diferencia puede traducirse en un diagnóstico más temprano y en mejores posibilidades de vida.
El cáncer de mama sigue siendo la principal causa de muerte por cáncer entre las mujeres chilenas. Ahora, un equipo de investigadores nacionales ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial que podría cambiar la forma en que se detecta la enfermedad en sus etapas iniciales.
El sistema fue creado en la Universidad de Valparaíso bajo el liderazgo de Diego Mellado, investigador del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar de la Universidad Andrés Bello. Lo que distingue este desarrollo no es solo su efectividad, sino su origen: fue construido pensando específicamente en las características de la población chilena, utilizando datos locales en lugar de adaptar algoritmos extranjeros que no necesariamente responden a la realidad del país.
"La mama chilena es diferente a la mama americana, a la mama europea o a la mama asiática", señaló Mellado al explicar por qué era fundamental crear una solución propia. Esta observación aparentemente simple contiene una verdad incómoda: las herramientas de diagnóstico desarrolladas en otros continentes no siempre funcionan de la misma manera cuando se aplican a poblaciones distintas.
El desafío técnico que el equipo se propuso resolver es uno de los más complejos en radiología: las mamas densas. Cuando el tejido fibroglandular es abundante, las lesiones y tumores se vuelven prácticamente invisibles en una mamografía tradicional, lo que complica enormemente el trabajo de los radiólogos. El algoritmo chileno se entrenó específicamente para diferenciar entre mamas densas y no densas, mejorando así la capacidad de detección en casos que de otro modo pasarían desapercibidos.
Los números hablan por sí solos. Mientras que los softwares internacionales disponibles en el mercado reportan precisiones entre el 80% y el 85%, el sistema desarrollado en Chile alcanzó un 90% de precisión. No es una diferencia marginal: representa un salto significativo en la capacidad de identificar correctamente los casos de riesgo.
La propuesta operativa es práctica y directa. Una vez que una mamografía ingresa al sistema informático del hospital, el algoritmo la analiza automáticamente y genera una alerta o evaluación preliminar. Esto no reemplaza al médico, sino que agiliza su trabajo, permitiendo que el especialista se enfoque en los casos que realmente requieren atención inmediata.
El proyecto ya ha superado la fase experimental. Alcanzó un nivel de madurez tecnológica TRL 6, lo que significa que el prototipo fue probado en un entorno relevante y funciona fuera del laboratorio. La tecnología fue transferida exitosamente a la empresa Blue Medical, que ahora se encarga de implementarla en el sistema de salud chileno.
Este desarrollo representa algo más que un avance técnico. Es un recordatorio de que la innovación en salud no siempre tiene que venir de laboratorios en el extranjero. Cuando se invierte en investigación local y se respetan las particularidades de la población que se busca servir, los resultados pueden superar a las soluciones importadas. Para miles de mujeres chilenas, esa diferencia podría significar un diagnóstico más temprano y mejores posibilidades de tratamiento.
Citas Notables
La mama chilena es diferente a la mama americana, a la mama europea o a la mama asiática— Diego Mellado, investigador del Instituto de Tecnología para la Innovación en Salud y Bienestar
La Conversación del Hearth Otra perspectiva de la historia
¿Por qué fue necesario crear un sistema completamente nuevo en lugar de simplemente mejorar los que ya existen en el mercado?
Porque los algoritmos internacionales fueron entrenados con datos de poblaciones diferentes. La estructura del tejido mamario varía según la genética, la edad promedio, los patrones de salud. Un sistema que funciona bien en Europa podría fallar sistemáticamente en Chile.
¿Cuál es exactamente el problema con las mamas densas que el equipo intentaba resolver?
Son prácticamente invisibles en radiografías tradicionales. El tejido fibroglandular denso se ve blanco, igual que los tumores. Es como intentar encontrar un objeto blanco en una habitación blanca. Los radiólogos lo saben y lo sufren cada día.
¿Cómo logró el algoritmo chileno superar a los competidores internacionales en precisión?
Fue entrenado específicamente con mamografías chilenas, aprendiendo los patrones que son más comunes aquí. No es magia, es especificidad. Cuando un sistema aprende de datos que representan tu población, entiende mejor lo que está viendo.
¿Qué significa que alcanzó TRL 6? ¿Está listo para usarse en hospitales?
Significa que dejó de ser un experimento de laboratorio. Fue probado en condiciones reales, con equipos reales, en entornos hospitalarios. Ahora está en manos de Blue Medical para que lo implementen en el sistema de salud.
¿Qué cambia en la práctica diaria de un radiólogo cuando usa esta herramienta?
En lugar de analizar cada mamografía manualmente desde cero, el sistema le entrega un análisis preliminar automático. El médico puede enfocarse en los casos complejos o en verificar los hallazgos del algoritmo. Es más eficiente y menos propenso a errores por fatiga.