Archivo - Mamografía de cáncer de mama - MPHILLIPS007/ ISTOCK - Archivo
MADRID, 25 May. (EUROPA PRESS) -
Un modelo de inteligencia artificial desarrollado por investigadores del Instituto Karolinska ha mostrado resultados prometedores al estimar el riesgo a largo plazo de cáncer de mama a partir de mamografías digitales, superando herramientas clínicas utilizadas actualmente en la práctica médica.
Utilizando inteligencia artificial, investigadores del Instituto Karolinska (Suecia) han creado un modelo de riesgo para el cáncer de mama basado en imágenes de mamografías digitales que busca identificar a las personas con mayor riesgo a 10 años.
CÓMO FUNCIONA EL MODELO DE IA BASADO EN MAMOGRAFÍAS DIGITALES
El modelo, publicado en 'Science Translational Medicine' superó a la herramienta de riesgo clínico estándar actual para el riesgo a 10 años y pudo identificar el 40% de los cánceres de mama utilizando guías clínicas, lo que sugiere que podría integrarse en los protocolos de detección existentes para mejorar los esfuerzos de prevención primaria.
A medida que aumenta la incidencia del cáncer de mama en todo el mundo, los médicos han recurrido en gran medida a la prevención a través de modificaciones del estilo de vida y herramientas de detección como las mamografías.
Conocidas como prevención primaria, estas tácticas funcionan mejor cuando se dirigen a las mujeres con mayor riesgo de desarrollar tumores. Los médicos suelen utilizar modelos de estilo de vida como el modelo Tyrer-Cuzick-v8 para identificar a estas pacientes, pero han surgido nuevos modelos basados en IA que podrían superar su rendimiento. Sin embargo, estos modelos de IA están diseñados principalmente para predecir el riesgo a corto plazo.
Para satisfacer la necesidad de una herramienta de evaluación de riesgo a largo plazo, Mikael Eriksson, epidemiólogo del Instituto Karolinska y su equipo crearon un modelo de riesgo a 10 años, basado en IA, para el cáncer de mama invasivo e*in situ.
Para ello, recopilaron datos de mamografías digitales de un total de 8.696 personas en dos grandes cohortes en Estados Unidos y Suecia entre 2010 y 2020, incluyendo 1.633 pacientes con cáncer de mama. El modelo calculó riesgos generales a 10 años del 3,83% y 3,14% para cada cohorte, respectivamente, y arrojó un rendimiento prometedor al estimar el riesgo a 10 años de tumores invasivos.
Además, superó tanto al modelo Tyrer-Cuzick-v8 como a un modelo de riesgo de IA a 5 años llamado Mirai en la predicción de cánceres en el 10% superior de personas de alto riesgo.
Eriksson y sus colaboradores advierten que la mayoría de los participantes en su estudio eran de ascendencia europea. "Esto subraya la necesidad de evaluar más a fondo el modelo en poblaciones diversas y para su uso previsto antes de considerar su uso clínico", finalizan.
