El dispositivo reduciría las falsas alarmas, evitaría la realización de pruebas más lesivas y abarataría los costes de la incorporación de nuevos grupos de riesgo a las campañas de detección.
Un equipo de investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia, y de la Universitat Politècnica de València ha participado en el desarrollo de un sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama que permite reducir el número de falsos positivos. El nuevo método, que permite interpretar la mamografía mediante técnicas de inteligencia artificial, como los algoritmos predictivos, ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta en este tipo de sistemas. En el trabajo han participado grupos de otros siete centros internacionales. “Por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, aumenta en un 20% la esperanza de vida a 5 años de las pacientes. De ahí que el algoritmo que hemos desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer”, señala Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular. Actualmente, los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica. “Una de las posibilidades más sencillas sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles”, añade Alberto Albiol, investigador de la Universitat Politècnica de València.
Digital Mammography DREAM Challenges
Los DREAM Challenges plantean retos a la comunidad científica ligados a la biología y la medicina. Los investigadores presentan sus proyectos y los seleccionados participan en el proyecto, que tiene como objetivo mejorar la vida de la sociedad en diferentes aspectos. El sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama desarrollado es resultado del Digital Mammography DREAM Challenges, un proyecto mundial impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon. El objetivo es mejorar la detección del cáncer de mama mediante la interpretación de la mamografía con técnicas de inteligencia artificial. El proyecto ha contado con la participación de 120 equipos multidisciplinares, el del Instituto de Física Corpuscular y la Universidad Politécnica de Valencia ha sido el único representante español. En este estudio científico se han analizado datos de pacientes facilitados por instituciones médicas de Estados Unidos. Los resultados han sido presentados recientemente en el congreso del International Society For Computational Biology, realizado en Nueva York. “Para poder emplear a gran escala este tipo de tecnologías es necesario generar y mantener colecciones locales de datos de pacientes que representen de forma general la composición étnica, nutricional y económica de un sistema de salud”, remarca Francisco Albiol.
