El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte en mujeres de todo el mundo. Según datos del Instituto Nacional del Cáncer, en los últimos años en Chile la cifra ha ido en llegando en 2009 a 15,7 casos por cada 100 mil mujeres. La información registrada por la institución señala además que diariamente en nuestro país mueren 4 mujeres a causa de la detección tardía de este tipo de cáncer.
Conscientes de esta realidad, un grupo de investigadores liderados por Susana Mondschein, académica de la Facultad de Ingeniería y Ciencias, desarrolló OPTIMAM: un software que indica cuáles son las edades óptimas para practicarse mamografías para la detección precoz del cáncer de mama.
El proyecto, cuenta con el apoyo del Programa Nueva Ingeniería para el 2030 de Corfo y está basado en un modelo de programación dinámica estocástica que permite determinar y detectar cuáles son las edades precisas para practicarse el examen. Con ello el objetivo de OPTIMAM es contribuir a reducir la tasa de mortalidad atribuible al cáncer de mama y, a la vez, minimizar los costos totales asociados a su detección precoz y posterior tratamiento.
Sobre cómo opera OPTIMAM, la profesora Susana Mondschein explicó que para la obtención de los datos, el software toma en cuenta los factores de riesgo de cada paciente como la densidad mamaria, su edad y antecedentes familiares de cáncer de mama. Además, utiliza datos demográficos como tasas de incidencia, mortalidad y sobrevida tras la detección y tratamiento de esta enfermedad.
Tecnología para dar soluciones a problemas de salud
OPTIMAM surgió cuando la profesora Susana Mondschein dictaba clases en la Universidad de Yale, Estados Unidos. Si bien en un comienzo esta tecnología fue pensada para ser aplicada al cáncer de colon, una vez de vuelta en nuestro país la académica decidió reorientarla al cáncer de mama.
“En Chile no se han desarrollado metodologías como ésta que puede ser de gran apoyo al momento de la evaluación de políticas públicas por parte del Ministerio de Salud. También posee un gran potencial para su utilización en el sector privado ya que con la aplicación de esta metodología existirían incentivos para desarrollar planes de prevención y, con ello, disminuir futuros costos derivados del tratamiento de la enfermedad”, señaló Susana Mondschein.
En el desarrollo de esta tecnología participaron Omar Matus, investigador y ex alumno de la Facultad de Ingeniería y Ciencias y Qingxia Kong, quien fue profesora de la Escuela de Negocios UAI y actualmente se desempeña como académica en la Rotterdam School of Management, Erasmus University.
El equipo de investigadores ha recibido el apoyo de UAI+D, la plataforma de Investigación y Desarrollo de la Facultad de Ingeniería y Ciencias en la protección de la propiedad intelectual cuya solicitud ya fue hecha al Departamento de Derechos Intelectuales de la Dirección de Bibliotecas Archivos y Museos (DIBAM).
