Un grupo de investigadores, liderado por Felipe Oviedo y con la colaboración de instituciones como Microsoft AI for Good Lab y la Universidad de Washington, ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial (IA) para la detección precisa de tumores y anomalías en resonancias magnéticas de mama. Este sistema, denominado FCDD (Fully Convolutional Data Description), funciona aprendiendo lo que es "normal" en las imágenes y, a partir de ahí, identifica cualquier desviación. Durante su fase de estudio, el modelo analizó cerca de 10.000 resonancias realizadas entre 2005 y 2022, demostrando su capacidad para distinguir imágenes normales de aquellas con tumores.

La herramienta de IA ha demostrado ser más precisa que los modelos actuales, alcanzando un índice de acierto de entre 0,71 y 0,84 sobre 1 para la detección de cánceres, y de 0,92 sobre 1 para la localización exacta del tumor mediante mapas de calor. Además, esta tecnología redujo en un 25% los falsos positivos en comparación con los métodos existentes, se adaptó a diferentes densidades mamarias y se estima que podría reducir el tiempo de lectura hasta en un 20%. Los investigadores sugieren que esta IA podría incluso detectar cánceres que los humanos podrían pasar por alto, aunque aún requiere validación clínica antes de su aplicación masiva.