{"id":220763,"date":"2026-02-12T10:36:23","date_gmt":"2026-02-12T16:36:23","guid":{"rendered":"https:\/\/oaxacadiaadia.com\/?p=220763"},"modified":"2026-02-12T10:36:24","modified_gmt":"2026-02-12T16:36:24","slug":"anticipan-probabilidad-futura-de-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/oaxacadiaadia.com\/?p=220763","title":{"rendered":"Anticipan probabilidad futura de c\u00e1ncer de mama"},"content":{"rendered":"\n

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\"\"<\/a><\/figure>\n\n\n\n

*Es posible calcular la probabilidad de c\u00e1ncer de mama 5 a\u00f1os antes de un diagn\u00f3stico – Tec Salud, ALIA Health y \u00dcMA Tech IA desarrollan plataforma de inteligencia artificial<\/p>\n\n\n\n

*ALIA Health, spin-off de TecSalud, y \u00dcMA Tech IA, Partner de Servicios de Google Cloud para el sector salud en Latinoam\u00e9rica, desarrollan ALIA Health Risk Platform, una plataforma basada en inteligencia artificial que permite anticipar el riesgo de c\u00e1ncer de mama a partir de mamograf\u00edas<\/p>\n\n\n\n

*En M\u00e9xico, la tasa de mortalidad por c\u00e1ncer de mama en mujeres de 20 a\u00f1os y m\u00e1s, alcanza a 19.8 por cada 100,000 mujeres. Se estima que diariamente fallecen alrededor de 22 mujeres por este padecimiento<\/p>\n\n\n\n

*La soluci\u00f3n llega en un momento cr\u00edtico, dado que s\u00f3lo 27% de las mujeres mexicanas en edad de riesgo tuvo acceso a una mastograf\u00eda durante el \u00faltimo a\u00f1o<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Ciudad de M\u00e9xico, Jueves 12 de Febrero, 2026, (Fuente: Comunicado).- En un contexto donde la mortalidad por c\u00e1ncer de mama en M\u00e9xico ha alcanzado uno de sus niveles m\u00e1s altos en d\u00e9cadas \u2014con una tasa de 19.8 defunciones por cada 100 mil mujeres\u2014, ALIA Health y \u00dcMA Tech IA anunciaron el desarrollo conjunto de ALIA Health Risk Platform, una plataforma basada en inteligencia artificial orientada a la predicci\u00f3n y estratificaci\u00f3n del riesgo de c\u00e1ncer de mama a cinco a\u00f1os, a partir de mamograf\u00edas de la pr\u00e1ctica cl\u00ednica habitual.<\/p>\n\n\n\n

ALIA Health es una spin-off cient\u00edfico-tecnol\u00f3gica surgida de TecSalud, el sistema de salud del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, una de las instituciones acad\u00e9micas y m\u00e9dicas m\u00e1s reconocidas de Am\u00e9rica Latina. La plataforma integra Mammorisk+, un modelo de inteligencia artificial desarrollado en el ecosistema cl\u00ednico-acad\u00e9mico del Tecnol\u00f3gico de Monterrey.<\/p>\n\n\n\n

Mammorisk+ es un modelo predictivo, entrenado con datos reales de pr\u00e1ctica cl\u00ednica y dise\u00f1ado para estimar la probabilidad futura de desarrollar c\u00e1ncer de mama en un horizonte de cinco a\u00f1os, exclusivamente en mujeres con mamograf\u00edas sin hallazgos sospechosos. Su objetivo es actuar antes del diagn\u00f3stico, en la etapa donde se definen estrategias de prevenci\u00f3n, seguimiento y personalizaci\u00f3n del tamizaje.<\/p>\n\n\n\n

Sobre esta base cl\u00ednica y cient\u00edfica, \u00dcMA Tech IA lidera el desarrollo del front-end, la arquitectura tecnol\u00f3gica, la escalabilidad y la integraci\u00f3n de la soluci\u00f3n en entornos reales de atenci\u00f3n m\u00e9dica, asegurando interoperabilidad, seguridad y adopci\u00f3n institucional.<\/p>\n\n\n\n

El proyecto se encuentra actualmente en su fase final de desarrollo, con salida a producci\u00f3n prevista para la primera semana de marzo. La soluci\u00f3n est\u00e1 desplegada sobre la infraestructura de Google Cloud, socio tecnol\u00f3gico estrat\u00e9gico que aporta capacidades de nube, seguridad y escalabilidad para aplicaciones de salud.<\/p>\n\n\n\n

En M\u00e9xico, s\u00f3lo el 27% de las mujeres en edad de riesgo tuvo acceso a una mastograf\u00eda durante el \u00faltimo a\u00f1o, y cerca del 64% de los casos de c\u00e1ncer de mama se diagnostican en etapas II o III, cuando las tasas de supervivencia disminuyen significativamente y los tratamientos se vuelven m\u00e1s costosos. Se estima que la atenci\u00f3n de un caso en etapas avanzadas puede superar los 300 mil pesos por paciente, lo que representa un gasto anual de miles de millones de pesos para el sistema de salud.<\/p>\n\n\n\n

ALIA Health Risk Platform busca contribuir al cierre de esta brecha al permitir una estratificaci\u00f3n personalizada del riesgo, optimizando la asignaci\u00f3n de recursos, reduciendo intervenciones innecesarias y apoyando decisiones cl\u00ednicas m\u00e1s precisas tanto en instituciones p\u00fablicas como privadas.<\/p>\n\n\n\n

En un contexto donde el acceso al tamizaje mamogr\u00e1fico sigue siendo desigual en gran parte de Am\u00e9rica Latina, la posibilidad de contar con una predicci\u00f3n de riesgo individualizada representa una herramienta clave para mejorar la equidad en salud. Al identificar de manera m\u00e1s precisa a las mujeres con mayor probabilidad futura de desarrollar c\u00e1ncer de mama, la plataforma permite priorizar recursos, personalizar estrategias de seguimiento y optimizar los programas de detecci\u00f3n, incluso en escenarios donde la cobertura universal a\u00fan no es una realidad.<\/p>\n\n\n\n

Adem\u00e1s de su implementaci\u00f3n en instituciones de salud, la soluci\u00f3n contempla un componente digital que permitir\u00e1 a las pacientes acceder a informaci\u00f3n, componente digital para pacientes que est\u00e1 orientado a informaci\u00f3n, seguimiento y educaci\u00f3n, aunque la interpretaci\u00f3n diagn\u00f3stica directa seguir\u00e1 recayendo en los m\u00e9dicos especialistas.<\/p>\n\n\n\n

\u201cComo m\u00e9dica y cofundadora de ALIA Health, considero fundamental que la inteligencia artificial tenga impacto cl\u00ednico real. Esta plataforma nace desde la pr\u00e1ctica m\u00e9dica, con rigor cient\u00edfico y una visi\u00f3n clara de prevenci\u00f3n, para empoderar a las mujeres y apoyar a los profesionales de la salud\u201d, destac\u00f3 la Dra. Daly Avenda\u00f1o, Cofundadora y CMO de ALIA Health.<\/p>\n\n\n\n

La salida a producci\u00f3n de Mammorisk+ marca el inicio de una implementaci\u00f3n progresiva, basada en evidencia, colaboraci\u00f3n institucional y licenciamiento tecnol\u00f3gico desde el Tecnol\u00f3gico de Monterrey, con la perspectiva de llegar a su implementaci\u00f3n en instituciones de salud en M\u00e9xico y con el objetivo de fortalecer los modelos de prevenci\u00f3n personalizados y basados en datos.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEn \u00dcMA trabajamos para que la inteligencia artificial genere valor real tanto para los pacientes como para las instituciones de salud. Nuestro enfoque combina tecnolog\u00eda, conocimiento del entorno sanitario, la eficiencia operativa y la mejora de resultados cl\u00ednicos. Con este proyecto queremos transformar decisiones, optimizar recursos y ampliar el acceso a una atenci\u00f3n preventiva de calidad\u201d, apunt\u00f3 Francisco Javier Firpo Perez Calvo, Director Comercial de \u00dcMA Tech IA.<\/p>\n\n\n\n

Acerca de \u00dcMA Tech IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Partner de Servicios de Google Cloud para el sector salud y asegurador, y cuenta con amplia experiencia en la ejecuci\u00f3n de proyectos tecnol\u00f3gicos complejos en la regi\u00f3n. Su experiencia se complementa con otra unidad de negocio enfocada en la prestaci\u00f3n de servicios de salud digitales, lo que le otorga una ventaja competitiva al comprender de forma directa los desaf\u00edos operativos, cl\u00ednicos y administrativos de sus clientes.<\/p>\n\n\n\n

La compa\u00f1\u00eda desarrolla soluciones de software a medida y tambi\u00e9n cuenta con un portafolio de productos SaaS, incluyendo una Plataforma de Telemedicina nativa FHIR, Historia Cl\u00ednica Electr\u00f3nica (HCE) y Scriba M\u00e9dico con IA, dise\u00f1ados para mejorar la eficiencia cl\u00ednica y administrativa mediante el uso de inteligencia artificial.<\/p>\n\n\n\n

Acerca de ALIA Health<\/strong><\/p>\n\n\n\n

ALIA Health es una empresa de base cient\u00edfico-tecnol\u00f3gica enfocada en el desarrollo e implementaci\u00f3n responsable de soluciones de inteligencia artificial aplicadas a la salud. Surgida del ecosistema cl\u00ednico-acad\u00e9mico de TecSalud del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, ALIA Health trabaja en la traslaci\u00f3n de modelos predictivos basados en im\u00e1genes m\u00e9dicas hacia la pr\u00e1ctica cl\u00ednica real, con \u00e9nfasis en prevenci\u00f3n, estratificaci\u00f3n de riesgo y apoyo a la toma de decisiones m\u00e9dicas.<\/p>\n\n\n\n

Su enfoque combina rigor cient\u00edfico, validaci\u00f3n cl\u00ednica y escalabilidad tecnol\u00f3gica, con el objetivo de contribuir a sistemas de salud m\u00e1s equitativos, eficientes y centrados en las personas.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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