MADRID, 19 Sep. (EUROPA PRESS) -
Un nuevo modelo de aprendizaje automático desarrollado por el Instituto George para la Salud Global, con varias sedes a nivel internacional, puede predecir con éxito el riesgo de enfermedades cardíacas en mujeres mediante el análisis de mamografías.
Desarrollado en colaboración con la Universidad de Nueva Gales del Sur y la Universidad de Sydney, ambas en Australia, este es el primer algoritmo de aprendizaje profundo basado únicamente en características mamográficas y edad para predecir eventos cardíacos importantes con una precisión comparable a la de las calculadoras de riesgo cardiovascular tradicionales. Los hallazgos se publican en 'Heart', la revista oficial de la Sociedad Cardiovascular Británica.
La profesora asociada Clare Arnott, directora global del Programa Cardiovascular del Instituto George, recalca que se necesitaban nuevas formas de identificar a las mujeres en riesgo de enfermedad cardiovascular (ECV), dado que muchas mujeres no acceden ni se les ofrece detección de riesgo CV en la comunidad.
Es un error común pensar que la ECV afecta predominantemente a los hombres, lo que resulta en un infradiagnóstico y un tratamiento insuficientes en las mujeres.
Al integrar la detección del riesgo cardiovascular con la detección de cáncer de mama mediante mamografías -algo que muchas mujeres ya hacen en una etapa de la vida en la que su riesgo cardiovascular aumenta- podemos identificar y potencialmente prevenir simultáneamente dos causas principales de enfermedad y muerte.
El modelo se diseñó y validó utilizando mamografías rutinarias de más de 49.000 mujeres en áreas metropolitanas y rurales de Victoria, Australia, vinculadas a registros hospitalarios y de defunción individuales. Posteriormente, los investigadores compararon el modelo con modelos tradicionales que requieren múltiples puntos de datos basados ??en factores de riesgo cardiovascular conocidos, como la presión arterial y el colesterol.
"Descubrimos que nuestro modelo funcionó igual de bien sin necesidad de contar con datos clínicos y médicos extensos", señalan los investigadores.
Las investigaciones previas se han centrado en ciertas características mamográficas, como la calcificación arterial mamaria (CAM), que se ha asociado con el riesgo cardiovascular en algunas poblaciones. Sin embargo, basarse únicamente en la CAM presenta limitaciones. Por ejemplo, la CAS es menos precisa para predecir el riesgo de ECV en mujeres mayores.
"Nuestro modelo es el primero en utilizar una variedad de características de imágenes mamográficas combinadas simplemente con la edad; una ventaja clave de este enfoque es que no requiere toma de antecedentes adicionales ni datos de registros médicos, lo que hace que su implementación requiera menos recursos, pero sigue siendo muy precisa", agrega el profesor Arnott.
A nivel mundial, las enfermedades cardiovasculares son la principal causa de mortalidad en mujeres, con alrededor de 9 millones de muertes anuales, o aproximadamente un tercio de todas las muertes en mujeres. A pesar de la alta carga de enfermedad, múltiples estudios a nivel internacional han demostrado que los síntomas y factores de riesgo de enfermedades cardiovasculares son subestimados en las mujeres, lo que lleva a menos pruebas diagnósticas, derivaciones a especialistas y prescripciones en las mujeres en comparación con los hombres. Por el contrario, los programas de detección basados ??en mamografías han involucrado a las mujeres de manera muy efectiva en algunos países: más del 67% de las mujeres en los Estados Unidos y el Reino Unido participan en la mamografía de detección.
La doctora Jennifer Barraclough, investigadora del Instituto George, comenta que aprovechar un proceso de detección de riesgos existente que ya es ampliamente utilizado por las mujeres, significa que este modelo podría servir como una herramienta de predicción del riesgo cardiovascular para las mujeres en diversas comunidades de Australia y alrededor del mundo. "Esperamos que algún día esta tecnología proporcione un acceso mayor y más equitativo a las pruebas de detección en las zonas rurales, ya que muchas mujeres se benefician de unidades móviles de mamografía gratuitas", propone.
