Estudio: Una herramienta de IA utiliza varios años de mamografías (mastografías) para predecir el riesgo

El cáncer de mama no aparece de la noche a la mañana. Las células anormales de la mama se multiplican y crecen con el tiempo. ¿Y si hubiera una forma de detectar los cambios en las mamas antes de que aparecieran en una mamografía?

La inteligencia artificial (IA) puede ser capaz de hacerlo. Un estudio reciente descubrió que cuando un modelo de IA revisaba las mamografías de los tres últimos años de una persona, el modelo hacía un mejor trabajo a la hora de encontrar a las personas con mayor riesgo de cáncer de mama que cuando las personas respondían a preguntas sobre sus historiales médicos.

“Conocer tu riesgo de padecer cáncer de mama puede ayudarles a ti y a tus médicos a crear un plan para las revisiones, los tratamientos y los cambios de estilo de vida adicionales que puedas necesitar”, afirma la doctora Shu (Joy) Jiang, autora principal del estudio. Jiang es profesora de cirugía en la Universidad de Washington.

La mayoría de las herramientas que los profesionales sanitarios utilizan hoy en día para predecir el riesgo de cáncer de mama se basan en una única instantánea en el tiempo: por ejemplo, cómo respondes tú a las preguntas de una calculadora de riesgo de cáncer de mama o cuál fue el resultado de tu última mamografía.

Numerosas organizaciones médicas recomiendan que las mujeres con un riesgo promedio de desarrollar cáncer de mama se sometan a mamografías anuales a partir de los 40 años. Jiang quería crear una herramienta que pudiera utilizar la información recopilada durante años de mamografías para predecir mejor el riesgo de cáncer de mama.

Su equipo creó un modelo de IA que utiliza información de hasta tres años de mamografías previas para predecir el riesgo de que una persona desarrolle cáncer de mama en un plazo de cinco años. 

El modelo de IA estudió las mamografías de más de 10.000 mujeres que se sometieron a revisiones de cáncer de mama entre 2008 y 2012. El grupo de mujeres fue seguido hasta 2020. Durante este periodo de seguimiento, 478 de las mujeres recibieron un diagnóstico de cáncer de mama. A partir de estos datos, el modelo buscó patrones, como cambios en la densidad de las mamas, para predecir el riesgo de cáncer de mama.

A continuación, el equipo utilizó su modelo para revisar las mamografías de más de 18.000 mujeres diferentes y separarlas en grupos en función de su riesgo de desarrollar cáncer de mama en un plazo de cinco años. En este grupo, 332 participantes recibieron un diagnóstico de cáncer de mama.  

El modelo de IA asignó a la categoría de mayor riesgo al 61 % de las mujeres que desarrollaron cáncer de mama en los cinco años siguientes. Mientras tanto, el cuestionario Tyrer-Kuzick (una calculadora del riesgo de cáncer de mama) asignó solo el 26 % de las mujeres a la categoría de alto riesgo. Utilizando mamografías múltiples, el modelo de IA fue 2,3 veces más preciso que el cuestionario.

Jiang afirma que los investigadores están trabajando para probar el modelo de IA en diversos grupos de mujeres. Hasta la fecha, el modelo se ha probado en mujeres negras, asiáticas y blancas, pero los investigadores esperan probarlo en más mujeres hispanas y de ascendencia de las islas del Pacífico o nativas americanas. 

Actualmente, el equipo solo puede remontarse a los tres últimos años de mamografías para predecir los cinco años siguientes de riesgo. Una pregunta que queda en el aire es: “¿Cuál es el número óptimo de años de mamografías que deberíamos tener en cuenta para predecir el riesgo?”, según Jiang. Para responder a esta pregunta, serán necesarios más estudios de seguimiento.