La IA detecta el cáncer de mama años antes de su diagnóstico

Investigaciones recientes indican que los algoritmos de inteligencia artificial (IA) disponibles comercialmente, que ayudan a los radiólogos a identificar el cáncer de mama durante las mamografías de detección, también pueden identificar a mujeres en riesgo años antes de que se realice un diagnóstico. Estos hallazgos, publicados en JAMA Network Open, podrían abrir la puerta a una detección personalizada, lo que facilitaría un diagnóstico más temprano del cáncer de mama.

Las puntuaciones promedio de los algoritmos de IA fueron más elevadas en las mamas que desarrollaron cáncer entre cuatro y seis años antes de su diagnóstico final, en comparación con las que permanecieron libres de la enfermedad. “Si los algoritmos de IA desarrollados para la detección inmediata del cáncer también pueden estimar el riesgo futuro, podríamos lograr una evaluación más precisa del riesgo a corto plazo. Esto permitiría implementar medidas preventivas personalizadas, como exámenes más frecuentes, lo que podría resultar en una detección más temprana y un tratamiento menos agresivo”, explicaron los investigadores.

Varios algoritmos de IA han recibido recientemente la aprobación regulatoria como complemento para los radiólogos y han mostrado resultados prometedores en la detección de cáncer en mamografías. Estos algoritmos destacan áreas preocupantes y proporcionan puntajes de neoplasia maligna para ayudar en la interpretación radiológica.

Sin embargo, investigaciones recientes sugieren que estos puntajes de IA podrían detectar características de imágenes asociadas con cánceres de mama incluso en los años previos a su diagnóstico clínico. Para profundizar en este tema, Solveig Hofvind, PhD, del Instituto Noruego de Salud Pública, y su equipo analizaron las puntuaciones de detección de cáncer mediante IA registradas en mamografías de mujeres escandinavas sometidas a exámenes de detección.

El equipo se centró en si las puntuaciones del algoritmo de IA comercial INSIGHT MMG, aprobado para la detección del cáncer de mama, podrían prever el desarrollo de cánceres diagnosticados en futuras rondas de detección. Este estudio retrospectivo incluyó a 116,495 mujeres de entre 50 y 69 años, sin antecedentes de cáncer de mama, que participaron en un programa nacional de detección en nueve centros de Noruega.

Todas las participantes se sometieron a al menos tres rondas consecutivas de mamografías bienales, donde las dos primeras no se asociaron con diagnósticos de cáncer. En cada examen, el algoritmo proporcionó una puntuación del 0 al 100, indicando la sospecha de cáncer, donde los valores más altos señalaban una mayor probabilidad de presencia de la enfermedad.

Se detectaron 1,265 cánceres de mama durante las rondas de detección, definidos como carcinoma ductal in situ o carcinoma de mama invasivo, y 342 cánceres de intervalo diagnosticados entre las visitas de detección. Las diferencias absolutas medias en las puntuaciones de IA entre las mamas de mujeres que desarrollaron cáncer fueron 21.3, 30.7 y 79.0 en la primera, segunda y tercera rondas, respectivamente.

Los investigadores definieron el 1% más alto de las puntuaciones de IA como positivas y el 99% restante como negativas. Usando un umbral de puntuación de IA de 91.3, se calculó que el 4.5% de los cánceres detectados en la primera ronda tendría puntuaciones positivas, el 8.6% en la segunda y el 52.9% en la tercera. En el mismo umbral, el 0.7% de las mujeres sin cáncer en cada ronda tendría una puntuación falsamente positiva.

Los autores concluyen: “Aunque las herramientas de IA comerciales actuales no fueron diseñadas para estimar el riesgo futuro de cáncer, encontramos que la precisión del sistema de IA para estimar el riesgo de cáncer detectado mediante pruebas de detección o en intervalos de 4 a 6 años antes del diagnóstico cumplía o superaba el rendimiento de las calculadoras de riesgo establecidas que se utilizan ampliamente”.

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