A pesar de los notables avances que ha habido en los últimos años en materia de tecnología de diagnóstico, así como del aumento de campañas dirigidas a promover la autoexploración, muchas pacientes de cáncer de mama siguen recibiendo el diagnóstico en estadios avanzados de la enfermedad.
Esto se traduce (en el mejor de los casos) en pasar por tratamientos agresivos con la ansiedad de un resultado incierto. De ahí que, desde hace un tiempo, identificar a las pacientes en riesgo antes de que aparezca la enfermedad sea la meta a la que se dirigen muchas investigaciones vinculadas al cáncer de mama.
Por eso es tan importante el logro que acaban de cosechar los investigadores del Hospital General de Massachusetts y el CSAIL (el Laboratorio de Informática e Inteligencia Artificial del MIT): la creación de un modelo de deep learning capaz de predecir a partir de una mamografía si la paciente es propensa a desarrollar un cáncer de mama en el futuro, concretamente a 5 años vista.
Detección temprana más personalizada e inclusiva
Lo han hecho entrenando el modelo con datos procedentes de 60.000 pacientes tratadas en el MGH, e identificaron aquellas que desarrollaron cáncer en algún momento durante los 5 años posteriores a la realización de las pruebas, lo que ha permitido a la IA reconocer los sutiles patrones del tejido mamario que son precursores de su malignización, mostrando además una tasa de éxito en la detección del 31%, casi el doble que las técnicas precedentes.
«Desde la década de los 60, los radiólogos se han ido dando cuenta de que las mamografías muestran patrones únicos y ampliamente variables en los tejidos mamarios», explica Constance Lehman, doctora del MGH y profesora de la Univ. de Harvard.
«Estos patrones muestran la influencia de la genética, las hormonas, el embarazo, la lactancia, la dieta, o de la pérdida y aumento de peso. Ahora podemos aprovechar esta información detallada para ser más precisos en nuestra evaluación del riesgo a nivel individual».
Otro de los retos que se habían propuesto afrontar los investigadores era el sesgo racial: los métodos actuales de detección temprana tienen mayor tasa de éxito entre la población caucásica, lo que ha llevado a que en Estados Unidos las mujeres afroamericanas tengan un 43% de más de probabilidades de morir de cáncer de mama, a causa de un detección más tardía.
Pero también en este campo la investigación ha resultado ser un éxito, pues este nuevo método funciona igual de bien en pacientes de ambas razas. El motivo de este resultado igualitario es bien sencillo: se ha eliminado el sesgo de partida, utilizando por igual datos de entrenamiento relativos a ambas poblaciones.
