Científicos de Suecia han creado una herramienta basada en Inteligencia Artificial para predecir el riesgo de sufrir cáncer de mama a partir de imágenes diagnósticas.
Un equipo de científicos del Instituto Karolinska de Estocolmo, en Suecia, ha desarrollado una herramienta capaz de predecir el riesgo de padecer cáncer de mama. Para ello, utilizan la tomosíntesis digital y una plataforma basada en Inteligencia Artificial capaz de analizar las imágenes y detectar patrones compatibles con un mayor riesgo de desarrollar la enfermedad durante los próximos cinco años.
A diferencia de las mamografías tradicionales, donde se pueden detectar lesiones tempranas, el sistema desarrollado en Suecia permite esquivar algunos de los problemas que padecen los sistemas diagnósticos tradicionales: entre el 15 y el 25 % de los tumores no se detectan con estas pruebas, lo que provoca que otro 20 a 30 % de lesiones se detecten cuando ya están en estado avanzado, lo que repercute de forma negativa en el pronóstico de la paciente.
Uso de inteligencia artificial para predecir el riesgo de cáncer
El objetivo del sistema ideado por los científicos suecos es adelantarse a los acontecimientos entre 5 y 10 años, detectando posibles lesiones incipientes o patrones que indicarían que pueden desarrollarse mucho antes de que suceda, lo que permitiría a los profesionales sanitarios realizar un seguimiento más estrecho a las pacientes.
Para ello, se utilizan las mamografías en 3D, que permiten predecir el riesgo de padecer cáncer de mama durante el año posterior a su realización. Al equipar con Inteligencia Artificial a estas pruebas e imágenes, se puede obtener información sobre el riesgo de sufrir la enfermedad por disponer de un análisis más exhaustivo de las imágenes.
Hay otros sistemas en pruebas para contribuir a un diagnóstico precoz
En paralelo, el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT), ubicado en Estados Unidos, ha creado un modelo de evaluación de riesgo de padecer cáncer de mama llamado Mirai, que también utiliza el análisis de datos para cotejar las imágenes diagnósticas de la paciente con las almacenadas en un archivo histórico que contiene pruebas de centenares de pacientes, tanto sanas como enfermas. De este modo, el sistema puede identificar similitudes y diferencias, determinando si alguna paciente en particular puede estar en un mayor nivel de riesgo basándose en la información disponible de otras pacientes.
Gracias a estas nuevas herramientas, los profesionales sanitarios podrán conocer qué pacientes se beneficiarán de un seguimiento más estrecho o de pruebas adicionales a las habituales que se realizan como parte de los cribados recomendados para todas las mujeres. De este modo, además, podrán iniciar los tratamientos de cualquier posible enfermedad que se detecte en sus estadios iniciales, contribuyendo a incrementar las posibilidades de curación con intervenciones menos agresivas.
En el futuro, además, estos sistemas permitirán conocer mejor incluso el pronóstico de la enfermedad, ya que podrán determinar la tipología del tumor e incluso su comportamiento o reacción a los tratamientos aplicados.
