En el Perú, se ha reportado un incremento del 70 % de casos de cáncer en los seis últimos años, y el 51 % se detecta en estadios avanzados (III y IV), según el Ministerio de Salud. Para combatir este problema, especialistas usan herramientas de apoyo diagnóstico basadas en Inteligencia Artificial (IA). En ese camino aparece la investigación de Deivi Nick Galarza Caceres, becario del Programa Nacional de Becas y Crédito Educativo (Pronabec) del Ministerio de Educación, con la que busca detectar la enfermedad a tiempo en las comunidades rurales.
Natural de Chanchamayo, en Junín, Deivi Nick está próximo a cursar el undécimo ciclo de la carrera de Medicina Humana en la Universidad Nacional del Centro del Perú, con el apoyo de Beca Permanencia. Durante sus prácticas hospitalarias y campamentos universitarios en comunidades alejadas, identificó una brecha persistente en el acceso a servicios de prevención y diagnóstico, especialmente en casos de cáncer de cuello uterino, el segundo más frecuente en mujeres y el quinto a nivel nacional, según Globocan 2020.
“Las mujeres no están informadas, tienen miedo y acuden en estadios avanzados, a pesar de que se tiene la tecnología para detectar la enfermedad de forma temprana. En las comunidades rurales, la prevención y detección es aún más baja. Por ello, vi la necesidad de abordar este tema y qué mejor que hacerlo con la IA”, dijo el joven de 24 años.
Deivi Nick impulsa un proyecto de investigación orientado al desarrollo y la validación de un sistema con IA —un modelo multimodal— para la predicción de lesiones precancerosas y cáncer de cuello uterino, de manera rápida y con recursos accesibles en un puesto de salud. La iniciativa la desarrolla junto a sus compañeros y cuenta con asesoría estadística, informática y de especialistas en gineco-obstetricia.
“Generalmente, la clasificación del estadio de la enfermedad se realiza con una serie de pruebas y el diagnóstico lo da un especialista, en varias citas programadas y con instrumentos médicos costosos. Con este proyecto se busca reducir el tiempo en la detección, evitar el abandono del tratamiento y facilitar el diagnóstico en zonas rurales”, señaló Galarza. En el futuro, agregó, esta herramienta podría ser utilizada incluso por un médico serumista para identificar de manera temprana el inicio de la enfermedad.
