“Háganse la mamografía”: Cristina Alfaro investiga el potencial de la IA contra el cáncer de mama

Octubre es reconocido internacionalmente como el Mes de la Concientización sobre el Cáncer de Mama, una iniciativa que busca promover la detección temprana y el acceso oportuno a tratamientos. En Chile, alrededor de 5.600 mujeres son diagnosticadas cada año con esta enfermedad y, solo durante 2025, se registraron más de 1.300 fallecimientos, según datos entregados por los organizadores de la campaña “Venzamos al Cáncer de Mama”.

En este escenario, la investigación científica y el desarrollo de nuevas herramientas tecnológicas adquieren relevancia para avanzar hacia diagnósticos más precisos. Una de estas iniciativas es la que lidera Cristina Alfaro, tecnóloga médica, candidata a doctora en Ingeniería Biológica y Médica de la Universidad Católica de Chile y académica de la Universidad de Tarapacá, quien trabaja en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial para localizar y segmentar tumores mamarios mediante el análisis de imágenes médicas. Su trayectoria fue reconocida como una de las ganadoras del programa For Women in Science, impulsado por L’Oréal y la UNESCO.

En conversación con El Mostrador Braga, la investigadora abordó los alcances de su trabajo, el potencial de la inteligencia artificial para apoyar la detección y caracterización de tumores mamarios y los desafíos que enfrenta el desarrollo de estas herramientas para su futura aplicación en el ámbito clínico.

De la experiencia clínica a la investigación

La investigación de Alfaro tiene su origen en su experiencia profesional en el área clínica. Durante aproximadamente una década trabajó en radiología de urgencia y mamografía, una trayectoria que le permitió identificar las posibilidades que ofrecían los datos médicos y, al mismo tiempo, las oportunidades que existían para aprovecharlos mediante nuevas tecnologías.

“Yo me he desarrollado tanto en la parte de radiología de urgencia, pero también en mamografía. Y al desarrollarme profesionalmente durante a lo menos una década en la parte clínica, trabajando directamente con pacientes, me di cuenta que existe mucho dato”, explica.

A partir de esa experiencia, decidió orientar su formación hacia la investigación y explorar cómo la inteligencia artificial podía contribuir al diagnóstico precoz. Su trabajo doctoral se ha concentrado específicamente en la segmentación de tumores, un procedimiento que permite identificar su ubicación y delimitar sus contornos en las imágenes.

Según detalla, estas herramientas buscan reconocer características de los tumores y establecer sus dimensiones y posición en relación con el tejido sano. La información obtenida podría servir como apoyo para que los equipos clínicos cuenten con referencias más precisas al momento de definir procedimientos terapéuticos.

“¿Qué permite esto? Que el día de mañana algún clínico pueda detectar exactamente la forma, el tamaño, el lugar y además atacar precisamente tanto con radioterapia o después con cirugía conservadora de mamá”, agrega.

La investigadora plantea que disponer de coordenadas y contornos más precisos podría contribuir a orientar las intervenciones. Sin embargo, aclara que se trata de una línea de trabajo que todavía requiere desarrollo antes de convertirse en una herramienta disponible para las pacientes.

La falta de datos locales, uno de los principales obstáculos

Uno de los desafíos que ha enfrentado durante su investigación es la disponibilidad de información clínica para entrenar y evaluar los modelos de inteligencia artificial. La privacidad de los datos de las pacientes también representa una consideración importante, por lo que el desarrollo de estas herramientas requiere resguardar la información personal.

Frente a estas limitaciones, Alfaro comenzó trabajando con datos simulados y sintéticos, además de un número reducido de registros clínicos. A partir de ellos, desarrolló modelos capaces de reconocer características de las imágenes y posteriormente avanzar hacia pruebas con más información de pacientes reales.

No obstante, existe otra dificultad: buena parte de las bases de datos públicas disponibles corresponde a poblaciones de otros países. Durante su doctorado, la investigadora recurrió a registros de pacientes estadounidenses, cuyos antecedentes no necesariamente representan las características de las mujeres chilenas.

“De modo que, ¿qué es lo que queda por hacer para avanzar en estas investigaciones a nivel local? Tener disponibles datos que correspondan entonces a pacientes de nuestro ámbito local. Tener disponibles datos que correspondan entonces a pacientes de nuestro ámbito local. Y lo mismo del principio, durante octubre suelen difundirse expectativas de los diferentes avances que han habido contra el cáncer de mamá”, sostiene.

La generación de información clínica representativa de la población chilena es, por tanto, uno de los aspectos que considera necesarios para continuar desarrollando y evaluando estas tecnologías.

Investigación desde regiones y participación de las pacientes

Además de los desafíos técnicos, Alfaro advierte sobre las dificultades que enfrentan quienes investigan desde regiones, especialmente por la distancia respecto de los principales centros científicos y las redes de colaboración. Desde Arica y Parinacota, plantea que es necesario fortalecer la formación de capital humano avanzado y facilitar la integración de investigadores en equipos locales.

“Así que formación de capital humano, que vayan a regiones, integrar grupos de colaboración y avanzar en estos temas y en estos proyectos que son, la verdad, relevantes para nuestros pacientes a nivel nacional y regional”, afirma.

La académica también considera fundamental que las pacientes y sus organizaciones tengan participación en las decisiones sobre investigación y desarrollo de nuevas herramientas médicas. A su juicio, la comunidad debe ser parte de las discusiones sobre las prioridades en salud y las tecnologías que podrían beneficiarles.

“Tiene que haber siempre un representante de la comunidad que esté involucrado sobre las decisiones de su propia salud. Y desde esta perspectiva entonces es totalmente relevante y pertinente que la comunidad participe de estas toma de decisiones y sobre todo de priorizaciones también”, enfatiza.

En esa línea, sostiene que el desarrollo de nuevas tecnologías requiere una articulación entre universidades, centros clínicos, autoridades y otros actores, de manera que los avances científicos puedan eventualmente trasladarse a la atención de salud.

Respecto de las expectativas que generan estas investigaciones, Alfaro recalca que el desarrollo de herramientas de inteligencia artificial es un proceso de largo plazo y que sus avances no deben confundirse con soluciones que ya están disponibles para las pacientes.

Por eso, insiste en que la prevención y los controles siguen siendo fundamentales. “Yo le diría a los pacientes que, en primer lugar, háganse la mamografía. Esa es la regla de oro”, señala.

Aunque su investigación todavía debe avanzar antes de concretar una transferencia tecnológica, la académica considera que cada etapa permite acercarse a ese objetivo. Para ello, plantea que se necesitan esfuerzos sostenidos, recursos y colaboración entre distintos sectores.

En cuanto al reconocimiento a las mujeres en ciencia, Alfaro valora el papel que pueden desempeñar las empresas privadas en la visibilización de investigaciones y trayectorias científicas. Sin embargo, subraya que este respaldo debe mantenerse en el tiempo y extenderse a distintas áreas y contextos.

“A mi juicio es relevante que los actores privados estén presentes también en este debate, que impulsen y que visibilicen estas investigaciones tan relevantes y que finalmente van a tener un impacto en la comunidad”, concluye.