La Universidad diseña un método que detecta cánceres de mama en fase precoz

Foto de archivo sobre tratamiento para el cáncer de mama /
Foto de archivo sobre tratamiento para el cáncer de mama

E. C. OVIEDO.

El grupo de Problemas Inversos, Optimización y Aprendizaje Automático del Departamento de Matemáticas de la Universidad de Oviedo ha realizado avances significativos en la detección precoz del cáncer de mama y en el reposicionamiento de fármacos en enfermedades raras.

El personal investigador ha abordado de modo metodológico los problemas inversos o de identificación de parámetros, la llamada ingeniería inversa -a partir de algoritmos-, que posee una gran aplicación en diferentes ámbitos. En el primer caso, en colaboración con personal investigador de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), se han utilizado redes neuronales convolucionales para la detección del cáncer de mama en estadillo precoz, mediante la interpretación automática de termografías infrarrojo, que miden la temperatura en ambos senos y detectan los cambios que pueden ser debidos a los cambios metabólicos originados por el cáncer.

El trabajo forma parte de la tesis doctoral de Francisco Javier Fernández-Ovies. El uso de técnicas de Deep-Learning ha posibilitado obtener predicciones con una exactitud próxima al 100%. «Todavía queremos afinar más el diagnóstico para que las técnicas de cribado automático sean transparentes, es decir, que permitan a los médicos localizar claramente el cáncer», explicó el catedrático Juan Luis Fernández-Martínez, director del grupo de investigación.