Demuestran que una herramienta de IA es capaz de pronosticar el riesgo de cáncer de mama a cuatro años vista

Un estudio internacional ha analizado la eficacia de un algoritmo de inteligencia artificial (IA) para estimar el riesgo de aparición de cáncer de mama en los próximos cuatro años. Según los resultados de esta investigación que publica la revista The Lancet Health, la herramienta encontró casi un 10% de posibilidades de aparición de este tipo oncológico en ese periodo de tiempo entre las mujeres que mostraron un mayor porcentaje de riesgo.

Los investigadores han tratado de demostrar con esta investigación cómo la herramienta analizada, llamada BRAIx AI Reader, puede aprovecharse como predictor a medio plazo para ofrecer una mayor personalización basada en el riesgo en la mamografía de detección. Para ello, analizaron más de 400.000 pruebas mamográficas de mujeres, sometiendo posteriormente estos datos un doble proceso de validación independiente primero en más de 96.000 muejres australianas, y luego en una cohorte poblacional externa de 4.500 mujeres suecas.

Así, encontraron que para el 2% superior de las mujeres que recibieron una puntuación de riesgo más clara con el BRAIx más alto, la probabilidad de un diagnóstico de cáncer dentro de los 4 años fue del 9,7%. “Estas puntuaciones de riesgo permiten el desarrollo futuro de vías de detección personalizadas para transformar la detección del cáncer de mama de la población y salvar vidas”, señalan los investigadores.

En declaraciones recogidas por el SMC, el responsable de la Unidad de Diagnóstico por Imagen de Mama en el International Breast Cancer Center (IBCC) y en el Centro Médico Teknon de Barcelona, Ignacio Miranda, resalta la robustez de la muestra poblacional aunque apunta que “el modelo funciona extremadamente bien con los datos que ya conoce, pero no logra generalizar o realizar predicciones precisas con nuevos datos”.  

"El estudio no usa la IA solo para detectar cáncer, sino que la convierte en una herramienta de estratificación de riesgo poblacional. Esto tiene implicaciones prácticas importantes para la implementación de un cribado personalizado, un uso racional de pruebas de mayor coste como la mamografía con contraste o resonancia magnética y una potencial reducción del sobrediagnóstico", resalta el especialista.

En este sentido, enfatiza que este algoritmo no solo detecta, sino que transforma la puntuación en un medidor de riesgo a medio plazo, algo que no se había demostrado con tanta fuerza en estudios anteriores. Además, supera a otros predictores como los scores poligénicos y la clasificación de densidad mamaria en términos de capacidad predictiva. 

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