Inteligencia artificial predice mejor el riesgo futuro de cáncer de mama

Algunos expertos han advertido sobre las desventajas inherentes a los espectaculares progresos conseguidos en la inteligencia artificial (IA) porque tiene la capacidad de llevar a cabo tareas en muy poco tiempo y podría sustituir al ser humano en muchos trabajos. Sin embargo, sus ventajas son indiscutibles, y prueba de ello es que un estudio ha demostrado que los algoritmos de inteligencia artificial predicen mejor que los modelos clínicos estándar el riesgo de padecer cáncer de mama de una mujer en los siguientes cinco años.

El riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de mama se suele estimar utilizando herramientas como la calculadora de riesgo del Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama (BCSC, por las siglas en inglés de Breast Cancer Surveillance Consortium) de Estados Unidos que se basa en el historial clínico y la información proporcionada por la paciente, como su edad, sus antecedentes familiares de la enfermedad, si ha tenido hijos, o si su mamas son densas, para calcular una puntuación de riesgo.

Con esta calculadora se han obtenido buenos resultados como demuestra un estudio publicado en JAMA Internal Medicine en 2019, pero la nueva investigación publicada en Radiology ha revelado que la IA ha mejorado la predicción de riesgo de cáncer de mama a cinco años. “Los modelos de riesgo clínico dependen de la recopilación de información de diferentes fuentes, que no siempre está disponible o recopilada –ha explicado Vignesh A. Arasu, científico investigador y radiólogo practicante en Kaiser Permanente Northern California (EE. UU.) y autor principal–. Los recientes avances en el aprendizaje profundo de IA nos proporcionan la capacidad de extraer de cientos a miles de características mamográficas adicionales”.

La IA ayudaría a ofrecer una medicina personalizada y de precisión

Los investigadores partieron de los datos de mamografías 2D realizadas en 2016 en los centros Kaiser Permanente del Norte de California en las que no se apreciaban signos visibles de cáncer. De las 324.009 mujeres que se sometieron a cribado para comprobar si cumplían los criterios de elegibilidad, se seleccionó a 13.628 de ellas para el análisis. Además, también estudiaron a las 4.584 pacientes que fueron diagnosticadas de cáncer de mama en los cinco años posteriores a la mamografía de 2016 y se realizó un seguimiento de todas ellas hasta 2021.

“La IA está identificando tanto cánceres no detectados como características del tejido mamario que ayudan a predecir el desarrollo futuro del cáncer”

Los investigadores dividieron el período de estudio de cinco años en tres períodos de tiempo: riesgo de cáncer de intervalo, o cánceres incidentes diagnosticados entre 0 y un año; riesgo de cáncer futuro, o cánceres incidentes diagnosticados entre uno y cinco años; y todo el riesgo de cáncer, o cánceres incidentes diagnosticados entre 0 y cinco años.

Para generar las puntuaciones de riesgo de cáncer de mama durante un período de cinco años, se utilizaron dos algoritmos de IA con los que contaban los propios investigadores y tres que ya se encuentran disponibles en el mercado. Los autores han destacado que este es uno de los pocos estudios en los que el algoritmo sirve para predecir el riesgo de sufrir cáncer de mama años después de que en la mamografía la paciente hubiera obtenido un resultado negativo. Los resultados de los cinco algoritmos se compararon entre sí y en comparación con otros modelos.

“Todos los algoritmos que utilizamos obtuvieron mejores resultados que la calculadora del BCSC a la hora de predecir el riesgo de cáncer de mama de 0 a 5 años”, ha afirmado el Dr. Vignesh A. Arasu, que añade: “Este sólido rendimiento predictivo durante el período de cinco años sugiere que la IA está identificando tanto cánceres no detectados como características del tejido mamario que ayudan a predecir el desarrollo futuro del cáncer. Hay algo en las mamografías que nos permite rastrear el riesgo de cáncer de mama”.

La eficacia de la IA destaca especialmente en la predicción de pacientes con un riesgo elevado de sufrir cáncer de intervalo, que es el que se diagnostica entre una exploración del cribado valorada como negativa y la siguiente cita del cribado. De hecho, cuando se evaluó a las mujeres que tenían un 10% más riesgo de tener esta patología, la IA predijo hasta el 28% de los cánceres, mientras que la calculadora del BCSC tan sólo fue capaz de detectar el 21%. Cuando se utilizaron ambos modelos, los resultados mejoraban aún más la predicción del cáncer.

En base a los resultados del estudio, esta tecnología ofrece “un medio preciso, eficaz y escalable” de conocer el riesgo de cáncer de mama, ya que, tal y como señala Arasu, en el modelo tradicional se utiliza únicamente una fuente: la propia mamografía. El investigador insiste en que este sistema debería generalizarse porque además se trata de una herramienta que ayudaría a ofrecer una medicina personalizada y de precisión: “La IA para la predicción del riesgo de cáncer nos da la oportunidad de individualizar la atención de cada mujer”, concluye.