El cáncer de mama es el segundo tumor más diagnosticado en España, por detrás del cáncer de colon. Con datos del último estudio de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM), en 2022 se diagnosticará la enfermedad a 34.750 mujeres. Es aquí donde los radiólogos agradecen el apoyo que la inteligencia artificial puede brindar en el cribado de este tipo de cáncer. Esto les permitiría detectar un mayor número de tumores, se diagnosticarían en estadios más tempranos, lo que supondría un mejor pronóstico para el paciente y la utilización de tratamientos menos agresivos, según explica la Dra. Esperanza Elías, del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba. , explica El Periódico de España.
El Dr. Elías es especialista en Inteligencia Artificial (IA) aplicada al cribado mamario por la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM). Detalla que desarrollar nuevos sistemas de IA con tecnología de «aprendizaje profundo», un enfoque de aprendizaje automático no supervisado (es decir, se necesitan datos de entrenamiento, pero no deben etiquetarse) que se basan en el funcionamiento del sistema neurológico. Estos sistemas, dice, han mejorado los algoritmos de «diagnóstico asistido por computadora» (CAD), es decir, diagnósticos asistidos por computadora que ayudan a los médicos en la interpretación del contenido multimedia obtenido durante las pruebas a las que ha sido sometido el paciente. .
Los nuevos sistemas son capaces de detectar lesiones sospechosas de cáncer de mama asignándoles una puntuación en función de la probabilidad de malignidad
A diferencia del CAD tradicional, agrega el radiólogo, los nuevos sistemas pueden detectar lesiones sospechosas de cáncer de mama tanto en mamografía digital como en tomosíntesis, una forma avanzada de mamografía digital para aumentar la detección temprana, asignando una puntuación a las pruebas según la probabilidad de malignidad. Además, se pueden utilizar para apoyar las lecturas del radiólogo, lo que facilita la tarea, reduce las demoras, aumenta la detección de cáncer y reduce los falsos positivos y negativos.
Clasificar mamografías
La inteligencia artificial también puede clasificar las mamografías en función de la probabilidad de malignidad. A corto plazo, abunda el médico, tendrá un papel muy importante en las mamografías. Por supuesto, señala que se necesitan más estudios prospectivos realizados en entornos clínicos reales. Algunos, dice, muestran que la carga de trabajo en los programas de detección podría reducirse hasta en un 70% sin reducir la sensibilidad.
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El sistema, dice el radiólogo, marca las lesiones sospechosas de malignidad, les asigna un puntaje del 1 al 100 que se basa en la probabilidad de malignidad y luego, dependiendo de la lesión, con el puntaje más alto, clasifica el estudio completo en tres categorías. : riesgo bajo, medio o alto. “El riesgo alto representa el 3% de todos los estudios o mujeres y se ha encontrado que una de cada 4 o 5 mujeres de ese porcentaje (o clasificadas como de alto riesgo) tiene cáncer de mama”, dice.
Los datos manipulados por los radiólogos se refieren a la población femenina en edad de tamizaje, de 50 a 69 años
El médico coincide en que, en riesgo bajo, la IA “clasifica a cerca del 70% de los estudios o mujeres, por lo que decimos que la carga de trabajo se puede evitar en un 70%. Mientras que el riesgo intermedio supone una probabilidad de 1 entre aproximadamente 125 mujeres y representa el 27%. «. Precisa que los datos se refieren a la población femenina en edad de cribado, de 50 a 69 años.
El futuro: la radiogenómica
Adicionalmente, el especialista asegura que la IA aumenta el valor predictivo positivo de los pacientes derivados, especialmente de aquellos clasificados por el sistema como de alto riesgo. “Esto permitiría generalizar el uso de la tomosíntesis en los programas de cribado, donde también se ha demostrado un aumento en la detección del cáncer de mama, ya que se reduciría el aumento de la carga de trabajo que suponen las encuestas de tomosíntesis, debido a que el tiempo dedicado por el radiólogo es más del doble que una mamografía digital», subraya
Nuevas técnicas radiogenómicas, aún en estudio, avanzan hacia la llamada medicina de precisión
La Dra. Esperanza Elías también alude a la radiogenómica, una nueva técnica de inteligencia artificial que, aplicada a las imágenes médicas (resonancia mamaria, mamografía digital, ecografía, etc.), estudia la relación entre los fenotipos de la imagen (las características de la imagen que muestra el cáncer) y el genoma tumoral. Nuevas técnicas, concluye, que se encaminan hacia la llamada medicina de precisión: un estudio complejo, con modelos informáticos y matemáticos, que evalúa aspectos como la interacción de genes, metabolitos, proteínas y otros componentes biológicos de cada paciente.
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El especialista alude a una forma de enfocar el tratamiento y la prevención en grupos de individuos, en función de su enfermedad, su genética, factores ambientales y su estilo de vida. Permitiría evitar la realización de biopsias y evitar así las complicaciones asociadas. Sí, tendremos que esperar. Actualmente, concluye el radiólogo, la radiogenómica se utiliza en investigación en España, especialmente en resonancia de mama y mamografía.
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