Según un nuevo estudio, un modelo de inteligencia artificial (IA) basado únicamente en imágenes para predecir el riesgo de cáncer de mama a cinco años proporcionó una estratificación del riesgo más sólida y precisa que la evaluación de la densidad mamaria.
Constance Lehman, autora principal y profesora de radiología en la Facultad de Medicina de Harvard, dijo que los métodos tradicionales para evaluar el riesgo de cáncer de mama de una mujer, como la edad, los antecedentes familiares, la genética y la densidad mamaria, son inadecuados.
«A más de 2 millones de mujeres se les diagnostica cáncer de mama cada año, y para la mayoría es un completo shock», afirma.
«Se cree que sólo entre el 5 y el 10 por ciento de los casos de cáncer de mama son hereditarios, y la densidad mamaria por sí sola es un predictor de riesgo muy débil».
Utilice IA para monitorear patrones en el tejido mamario que los expertos no pueden ver
Clairity Breast es el primer modelo de IA de riesgo de cáncer de mama basado únicamente en imágenes aprobado por la FDA y fue entrenado en 421,499 mamografías de 27 sitios en Europa, América del Sur y Estados Unidos.
Al utilizar mamografías de mujeres que desarrollaron cáncer y de mujeres que no desarrollaron cáncer durante los siguientes cinco años, el modelo de IA pudo aprender patrones y diferencias en el tejido mamario que predicen el riesgo de cáncer de mama.
El modelo se calibró en un conjunto de pruebas independiente utilizando una red neuronal convolucional profunda para generar probabilidades de riesgo a cinco años.
El Dr. Lehmann explicó: «Este modelo puede detectar cambios en el tejido mamario que son invisibles para el ojo humano, una tarea que los radiólogos no pueden realizar».
«Esta es una tarea separada de la detección y el diagnóstico, y aprovecha el poder de la IA y la información sin explotar en imágenes para abrir un campo completamente nuevo de la medicina».
El monitoreo de la densidad por sí solo no es suficiente para predecir adecuadamente el riesgo de cáncer de mama
El modelo se aplicó a un grupo de estudio de 236.422 mamografías de detección bilaterales 2D de cinco centros en los Estados Unidos y 8.810 de un centro en Europa.
La densidad mamaria (densa o no) informada por los radiólogos y los resultados del cáncer a 5 años se extrajeron de los registros médicos y de los registros de tumores, respectivamente.
El riesgo previsto por la IA se clasificó como promedio (<1,7%), moderado (1,7–3,0%) y alto (≥3,0%) según los umbrales de la Red Nacional Integral del Cáncer.
Los investigadores compararon las categorías de riesgo utilizando un modelo estadístico que tuvo en cuenta el tiempo de seguimiento y la censura.
Cuando se tuvo en cuenta la densidad mamaria, las mujeres del grupo de IA de alto riesgo tuvieron más de cuatro veces más incidencia de cáncer que las mujeres del grupo de riesgo promedio (5,9% frente a 1,3%). Por el contrario, la densidad mamaria por sí sola mostró sólo una separación moderada (3,2% para las densas y 2,7% para las no densas).
«Los resultados de este análisis a gran escala muestran que el modelo de riesgo de IA proporciona una estratificación del riesgo mucho más poderosa y precisa para la predicción del cáncer a cinco años que la densidad mamaria por sí sola», dijo el autor principal y presentador Christian Kuhl, jefe del Departamento de Radiología Diagnóstica e Intervencionista del Hospital Universitario RWTH Aachen.
«Nuestros hallazgos respaldan el uso de IA basada únicamente en imágenes como complemento de los marcadores tradicionales para respaldar un enfoque más personalizado para la detección del cáncer de mama».
Determinar quién necesita pruebas de detección a una edad más temprana.
La Sociedad Estadounidense del Cáncer recomienda actualmente que las mujeres con riesgo promedio de cáncer de mama tengan la opción de comenzar con mamografías anuales a los 40 años.
Sin embargo, las mujeres menores de 40 años son el grupo de más rápido crecimiento en el que se les diagnostica cáncer de mama y enfermedad avanzada.
«Las puntuaciones de riesgo basadas en imágenes de IA pueden ayudar a identificar a las mujeres de alto riesgo con mayor precisión que los métodos tradicionales y determinar quién necesita una detección temprana», comentó el Dr. Lehman.
«Ya estamos examinando a mujeres de 30 años que claramente tienen un alto riesgo según sus antecedentes familiares y su genética. En el futuro, una mamografía inicial a los 30 años podría permitir que las mujeres con puntuaciones de riesgo altas basadas en imágenes participen en vías de detección más tempranas y más efectivas».
El futuro de la identificación del riesgo de cáncer de mama
Las leyes sobre densidad mamaria en 32 estados exigen que los proveedores de atención médica notifiquen a las mujeres que se someten a mamografías sobre su densidad mamaria.
El Dr. Lehman concluyó: “Queremos que las mujeres proporcionen información sobre la densidad mamaria y la puntuación de riesgo basada en imágenes de IA.
«Podemos informar mejor a las mujeres sobre su riesgo de cáncer de mama que simplemente mirar una mamografía y decir: ‘Es densa, no es densa'».
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