UCompensar apuesta por la IA contra el cáncer de mama

En Colombia, el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en mujeres y la principal causa de mortalidad por esta enfermedad, con una tasa de mortalidad de 11.3 por cada 100.000 habitantes y 3.006 defunciones anuales, según el Instituto Nacional de Cancerología. Aunque su detección temprana puede marcar la diferencia entre la vida y la muerte, muchos diagnósticos aún llegan de forma tardía, especialmente en zonas rurales o de difícil acceso, donde las barreras geográficas se convierten en obstáculos críticos.

Frente a este panorama, UCompensar a través de su Facultad de Ingeniería, con los programas de Ingeniería de Software e Ingeniería de Sistemas, está desarrollando un software basado en inteligencia artificial (IA) que permite detectar y caracterizar el cáncer de mama a partir del análisis de imágenes médicas, disminuyendo los tiempos entre el diagnóstico y el tratamiento. Este proyecto, que comenzó en febrero de 2025 y culminará su primera fase a finales del mismo año, surge como una apuesta por cerrar brechas en atención médica desde la academia.

El equipo investigador está conformado por los ingenieros Neider Duan Barbosa Castro, Miguel Ángel Guatame Medina, Cristhian Fernando Moreno Manrique y Angie Paola Rique Sabogal como investigadora principal, quienes desarrollan este proyecto vinculado al Grupo de Investigación en Ingenierías (GIIS) de UCompensar.

Financiado por una convocatoria interna, este desarrollo se enmarca en el modelo universidad-empresa, que busca conectar la investigación académica con las necesidades reales del país. Gracias a este enfoque, docentes, investigadores y estudiantes trabajan en conjunto con hospitales y expertos del sector salud para crear soluciones que puedan aplicarse directamente en comunidades. Así, el conocimiento trasciende el aula y se convierte en una herramienta concreta al servicio de la sociedad.

Una IA entrenada para detectar el cáncer

El núcleo del proyecto es un modelo de IA con una efectividad superior al 90 %, entrenado durante dos años con más de 100 GB de imágenes médicas provenientes de bases de datos internacionales, especialmente de Europa y Japón. Su función es analizar imágenes diagnósticas, detectar malformaciones, clasificar el tipo de calcificación y determinar si son benignas o malignas, todo esto en menos de un minuto.

De acuerdo con la ingeniera Angie Paola Rique Sabogal, «la herramienta está pensada para funcionar en múltiples plataformas (web y móvil) y adaptarse a la realidad del país. De esta manera, se busca que médicos en centros rurales con baja conectividad, y también en zonas urbanas puedan acceder a la herramienta. El objetivo no es reemplazar al profesional de la salud, sino agilizar su trabajo y facilitar la toma de decisiones clínicas, sobre todo en municipios de tercera y sexta categoría».

El modelo utiliza filtros adaptativos y redes neuronales diseñadas por los investigadores para enfocarse únicamente en áreas relevantes de las imágenes, descartando «ruido» y garantizando un análisis más preciso. Fue desarrollado en MATLAB con herramientas de Deep Learning, y actualmente se está integrando al software que servirá de interfaz para los usuarios.

Posteriormente, el proyecto avanzará hacia una segunda fase enfocada en el desarrollo de soluciones de hardware, que permitirán implementar esta tecnología en territorios con mayores barreras de acceso. Esta etapa buscará involucrar a nuevos aliados como alcaldías y entidades del sector salud, para extender el uso del sistema a centros rurales y contribuir con insumos útiles para la toma de decisiones clínicas y de política pública.

En paralelo, el equipo trabaja en una segunda herramienta: una app informativa para la ciudadanía. Esta brindará orientación sobre el cáncer de mama, cómo realizar el autoexamen, y cómo acceder a los servicios de salud, fortaleciendo la prevención como una estrategia clave frente a la enfermedad.

Formación, validación y futuro: una apuesta colombiana con impacto real

La investigación también representa un ejemplo de cómo las capacidades tecnológicas pueden alinearse con las necesidades del país. De acuerdo con Angie Paola Rique Sabogal, no se trata de replicar soluciones extranjeras, sino de crear herramientas adaptadas al sistema de salud colombiano, a sus profesionales y a sus comunidades.

Actualmente, cinco estudiantes están vinculados al desarrollo, como parte de una estrategia de formación integral. Además, instituciones médicas aliadas participan en la validación del modelo, garantizando que cumpla con los estándares clínicos requeridos.

Con su lanzamiento previsto para finales de 2025, esta iniciativa de UCompensar podría convertirse en una referencia nacional sobre cómo la academia, la empresa privada y la tecnología pueden unirse para combatir una de las principales amenazas para la salud pública en Colombia. Asimismo, muestra cómo el modelo universidad-empresa puede transformar el conocimiento en soluciones concretas que respondan a las realidades del país, cerrando brechas en acceso, diagnóstico y tratamiento para miles de personas.