Detectan cáncer de mama con Inteligencia Artificial
El Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT) desarrolló un modelo de aprendizaje capaz de detectar el cáncer de mama cinco años antes de que se presente.
Un grupo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y del Hospital General de Massachusetts ha logrado un avance significativo en la detección temprana del cáncer de mama. Mediante el desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial, ha logrado detectar el cáncer hasta cinco años antes de su desarrollo en los pacientes.
Este nuevo modelo utiliza algoritmos de inteligencia artificial aplicados a mamografías convencionales para identificar patrones sutiles en el tejido mamario que son precursores de tumores malignos. El resultado es un método de predicción del cáncer de mama futuro que categoriza con precisión en la categoría de mayor riesgo al 31% de todos los pacientes con cáncer, en comparación con el 18% de los modelos tradicionales.
El diagnóstico temprano del cáncer de mama es fundamental para mejorar los tratamientos y los resultados para los pacientes. A menudo, el diagnóstico llega demasiado tarde, lo que lleva a tratamientos agresivos y resultados negativos. Este nuevo modelo de aprendizaje profundo permitiría identificar anticipadamente a los pacientes en riesgo a través de una mamografía, brindando la oportunidad de intervenir antes de que se desarrolle la enfermedad.
Además de su impacto en los tratamientos, este modelo también permite la personalización de los seguimientos y tratamientos necesarios para cada paciente. Dado que el momento adecuado para realizar los exámenes de detección sigue siendo un tema de debate, este enfoque individualizado proporciona información más precisa. Por ejemplo, los médicos podrían recomendar exámenes complementarios como la resonancia magnética para mujeres evaluadas como alto riesgo por el modelo.
¿En qué se basa?
Hasta ahora, los modelos de riesgo se han basado en la edad, los antecedentes familiares de cáncer de mama y ovario, la densidad de mama y los factores hormonales y reproductivos. Sin embargo, estos marcadores tienen una relación débil con el cáncer de mama, lo que limita la precisión de los modelos actuales. En contraste, este nuevo modelo de aprendizaje profundo basado en inteligencia artificial aprende los patrones a partir de datos, entrenado con más de 90 mil mamografías. Esto permite detectar patrones sutiles que son imperceptibles para el ojo humano.
Otro aspecto destacado de este proyecto es su eficacia en diferentes grupos raciales. A diferencia de modelos anteriores, este nuevo modelo es igualmente efectivo en mujeres blancas y negras. Esto es especialmente relevante para las mujeres afroamericanas, que tienen un 43% más de probabilidades de morir por cáncer de mama que las mujeres blancas.
Los investigadores tienen como objetivo aplicar este modelo a otras enfermedades y seguir explorando su potencial. En el futuro, esperan que este enfoque permita a los médicos utilizar mamografías para evaluar el riesgo de otros problemas de salud, como enfermedades cardiovasculares u otros tipos de cáncer.
Debe ser perfeccionado
Este avance en la detección temprana del cáncer de mama gracias a la inteligencia artificial representa un paso importante hacia la mejora de los tratamientos y los resultados para los pacientes. Continuarán los estudios para perfeccionar y expandir este método con la esperanza de beneficiar a un mayor número de personas.
La detección temprana del cáncer de mama es fundamental para mejorar las tasas de supervivencia y reducir la necesidad de tratamientos agresivos. Con este avance, se espera que más mujeres puedan ser diagnosticadas en etapas tempranas de la enfermedad, lo que aumenta las posibilidades de un tratamiento exitoso.
Es importante destacar que este nuevo método de detección temprana del cáncer de mama aún está en etapas de investigación y desarrollo. Aunque los resultados hasta ahora son prometedores, se requerirán más estudios y pruebas antes de que pueda implementarse ampliamente en la práctica clínica.
Con el continuo progreso en este campo, es posible que en el futuro se puedan desarrollar modelos similares para la detección temprana de otras enfermedades graves, lo que podría tener un impacto significativo en la salud pública.
