escalabilidad para aplicaciones de salud. En México, sólo el 27 % de las mujeres en edad de riesgo tuvo acceso a una mastografía durante el último año, y cerca del 64 % de los casos de cáncer de mama se diagnostican en etapas II o III, cuando las tasas de supervivencia disminuyen significativamente y los tratamientos se vuelven más costosos. Se estima que la atención 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. ALIA Health Risk Platform busca contribuir al cierre de esta brecha al permitir una estratificación personalizada del riesgo, optimizando la asignación de recursos, reduciendo intervenciones innecesarias y apoyando decisiones clínicas más precisas tanto en instituciones públicas como privadas.
En un contexto donde el acceso al tamizaje mamográfico sigue siendo desigual en gran parte de América Latina, la posibilidad de contar con una predicción de riesgo individualizada representa una herramienta clave para mejorar la equidad en salud. Al identificar de manera más precisa a las mujeres con mayor probabilidad futura de
Hallazgos sorprendentes:
• Anticipación extrema: Un sistema desarrollado por el MIT puede predecir el riesgo de cáncer de mama con cinco años de antelación al analizar patrones imperceptibles en los tejidos.
• Precisión superior a los radiólogos: En estudios recientes( como uno realizado en Suecia con más de 80,000 mujeres), la IA ha demostrado identificar signos de cáncer de seno que los radiólogos humanos pasaron por alto inicialmente.
• Reducción de esperas: La herramienta de IA conocida como“ MIA”, probada en el Reino Unido, ha logrado reducir el tiempo de espera para obtener resultados de mamografías de 14 días a solo 3 días.
15 Aprendiendo