En la 15ª Revisión Anual GEICAM de Avances en Cáncer de Mama (RAGMA22) se han puesto de manifiesto algunos de los presentes y futuros avances en cáncer de mama. Entre otras cuestiones, se ha destacado algunos de los nuevos modelos de evaluación del riesgo de este tumor. En concreto, uno de ellos analiza mamografías de los pacientes. Así, tiene la capacidad de predecir el riesgo de cáncer de mama con cinco años de antelación.
Esta tecnología para predecir el riesgo de cáncer de mama se denomina MIRAI. En concreto, está desarrollado por el Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT por sus siglas en inglés). La misma se ha probado en ocho países, logrando una importante precisión en la identificación de los pacientes con alto riesgo. “Este sistema permite identificar a los pacientes que se beneficiarán de exámenes de detección adicionales”, argumentaba Regina Barzilay, especialista en inteligencia artificial del MIT.
MIRAI analiza mamografías de los pacientes, las coteja con un histórico de cientos de miles de mamografías y predice el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Incluso, hasta cinco años antes de que se presente la enfermedad.
De esta forma, se espera que ayude a la prevención y detección temprana de la enfermedad. También a una personalización de las pruebas de detección. No obstante, se necesitan ensayos prospectivos para confirmar el beneficio de la identificación de cohortes de alto riesgo.
Otras tecnologías para predecir el riesgo de cáncer de mama
Otra de las presentaciones en RAGMA 2022 que revela el gran potencial de las herramientas de IA para predecir el riesgo de padecer cáncer de mama es la realizada Mikael Eriksson. Se trata de una investigación del departamento de Epidemiología Médica y Bioestadística del Instituto Karolinska, en Estocolmo (Suecia).
Su equipo ha desarrollado un modelo para la detección del riesgo de cáncer de mama mediante tomosíntesis digital de mama. Este se conoce como DBT por sus siglas en inglés. También es conocida como mamografía 3-D. En este caso, predice el riesgo de que a una persona le diagnostiquen un tumor de mama durante el año siguiente a haberse sometido a una prueba de detección con resultado negativo.
La herramienta de tomosíntesis digital basada en inteligencia artificial está diseñada para identificar a las mujeres que tienen un mayor riesgo de padecer cánceres en estadios avanzados y de intervalo. Utiliza inteligencia artificial para extraer información adicional sobre el riesgo de los pacientes basándose en una mamografía de cribado regular. La mamografía DBT utiliza rayos X para obtener cortes milimétricos desde múltiples ángulos para disponer de imágenes en 3D y poder realizar un examen más detallado de la mama.
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