El cáncer de mama es el cáncer más común en las mujeres en todo el mundo y el segundo cáncer más común en general. La identificación de mujeres con riesgo de desarrollar la enfermedad es un componente crítico de la detección temprana de la enfermedad.
Sin embargo, los modelos disponibles que utilizan factores como el historial familiar y la genética no son suficientes para predecir la probabilidad de que una mujer sea diagnosticada con la enfermedad.
Mejor desempeño
El diagnóstico tardío hace que el cáncer de mama sea una enfermedad mortal. Para ayudar a los médicos a identificar a los pacientes en riesgo, los investigadores echan mano de todas las herramientas disponibles, y eso incluye la inteligencia artificial (IA).
En este sentido, investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) y del Hospital General del Massachusetts (MGH), han desarrollado un nuevo modelo de IA que puede predecir, a partir de una mamografía, la probabilidad de que una paciente desarrolle cáncer de mama en el futuro.
Los investigadores entrenaron su modelo sobre la base de más de 90.000 mamografías y resultados conocidos de más de 60.000 pacientes tratadas en el MGH. De este modo, el modelo aprendió a reconocer sutiles patrones en el tejido mamario que son precursores de tumores malignos.
En las pruebas realizadas, este nuevo modelo fue notablemente mejor que el existente para predecir el riesgo de cáncer. La IA pudo predecir con precisión al 31 por ciento de todos los pacientes con cáncer.
Esta cifra podría no parecer demasiado, pero la IA se desempeñó significativamente mejor que las formas tradicionales de predecir los riesgos de cáncer de mama, que solo identifican alrededor del 18 por ciento de todos los pacientes con cáncer en una categoría de alto riesgo.
La mayoría de los modelos de riesgo de cáncer de mama se centran en una variedad de factores de riesgo como la edad, antecedentes familiares de cáncer de mama y ovario, factores hormonales y reproductivos y la densidad mamaria. Pero algunos de estos factores están menos relacionados con el cáncer de mama que otros, lo que perjudica la precisión de estos modelos.
Los investigadores creen que sistemas como estos podrían ayudar a los médicos en el diagnóstico temprano, mucho antes de que la enfermedad realmente se desarrolle, lo que sin duda es un signo positivo en el tratamiento de la enfermedad.
Disparidad racial
Pero el modelo también tiene el potencial de ayudar a corregir la disparidad racial en la atención médica de las mujeres. Dado que las pautas actuales para el cáncer de mama se basan principalmente en poblaciones de mujeres blancas, esto puede llevar a una detección retardada entre las mujeres de otras razas.
Esto ha llevado a severas consecuencias: las mujeres de raza negra tienen 43 por ciento más probabilidades de morir de cáncer de seno que las mujeres blancas. En promedio, las mujeres hispanas, negras y asiáticas desarrollan cáncer de mama a una edad más temprana que sus contrapartes blancas.
Los científicos descubrieron que su modelo de IA funcionaba en mujeres de todas las razas por una simple razón: sus datos de entrenamiento incluyeron todas las poblaciones raciales.
Los desarrolladores del modelo manifiestan que si se valida y se pone a disposición para un uso generalizado, esto realmente podría mejorar las estrategias actuales para estimar el riesgo de desarrollar la enfermedad.
Referencia: A Deep Learning Mammography-based Model for Improved Breast Cancer Risk Prediction. Radiology, 2019. https://doi.org/10.1148/radiol.2019182716