La IA predijo el 42.4% de los cánceres de intervalo concentrándose en el 20% de las mujeres con mayores puntuaciones de riesgo, superando a las herramientas de predicción convencionales.
Por: Katherine Ardila
Un estudio de la Universidad de Cambridge sugiere que la inteligencia artificial (IA) podría mejorar la detección del cáncer de mama al identificar signos de advertencia mucho antes de que un tumor sea visible para el ojo humano en una mamografía convencional.
La investigación, publicada en la revista 'Radiology', se centra en un tipo de tumor particularmente agresivo: el cáncer de intervalo, que emerge en el periodo entre una prueba de cribado y la siguiente.
La importancia de este avance radica en la naturaleza misma de estos cánceres. Como explica la coautora del estudio, Fiona J. Gilbert, MBCh.B., profesora de radiología en la Universidad de Cambridge, "Los cánceres de intervalo generalmente tienen un peor pronóstico en comparación con los cánceres detectados mediante cribado, ya que tienden a ser más grandes o más agresivos". Y añade, "Por eso es importante minimizar el número de cánceres de intervalo en cualquier programa de cribado".
Entrenamiento de algoritmo con IAEl equipo de investigación, liderado por la doctora Gilbert y el estudiante Joshua W.D. Rothwell, analizó un conjunto de más de 134.000 mamografías de detección realizadas en el Reino Unido.
El objetivo era entrenar a un algoritmo de IA llamado Mirai para que, partiendo de una mamografía inicial que en su momento se consideró "negativa" o libre de cáncer, pudiera calcular el riesgo de que una mujer desarrollara un cáncer de intervalo en los siguientes tres años.
Este enfoque apunta hacia una medicina personalizada. "La detección personalizada del cáncer de mama depende de la evaluación precisa del riesgo de una persona de desarrollar cáncer de mama en un período de tiempo específico", señala la doctora Gilbert.
"Podemos utilizar imágenes complementarias y ajustar la frecuencia de las pruebas de detección según la densidad mamaria de la mujer y la probabilidad de desarrollar cáncer de mama en un período corto".
La IA predijo al 42.4% de los cánceres de intervaloLos resultados del análisis son prometedores. La herramienta de IA demostró una capacidad significativa para predecir qué mujeres tenían un riesgo elevado.
Al analizar retrospectivamente las mamografías, el algoritmo logró identificar al 42.4% de los cánceres de intervalo que posteriormente se diagnosticaron, concentrándose únicamente en el 20% de las pacientes que habían obtenido las puntuaciones de riesgo más altas.
Esto significa que la IA podría usarse como un filtro de alto rendimiento. Joshua Rothwell lo explica así: "Nuestros resultados sugieren que una evaluación adicional de las mamografías dentro del 20% superior de puntajes podría arrojar un 42,4% de cánceres de intervalo, lo que significa que Mirai podría usarse para identificar mujeres para imágenes complementarias o un intervalo de detección más corto, en lugar de o además de la densidad mamaria".
El estudio también reveló que la herramienta fue especialmente efectiva para predecir los cánceres que aparecieron en el primer año tras la mamografía, y que, en general, su rendimiento superó al de las herramientas de predicción de riesgo convencionales.
Próximos pasos en el desarrollo de la herramientaSin embargo, el camino por delante aún requiere más investigación. Los próximos pasos incluyen comparar diferentes herramientas de IA, realizar análisis de costo-beneficio y, crucialmente, llevar a cabo un ensayo clínico prospectivo para validar estos hallazgos en tiempo real.
El desafío final, como concluye la doctora Gilbert, es la precisión. "Identificar a las mujeres con mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama es un problema complejo y multifactorial", finaliza. "El objetivo es identificar con precisión a las mujeres con mayor probabilidad de padecer cáncer de intervalo, minimizando al mismo tiempo la cantidad de estudios de imagen complementarios realizados".