La IA 'supera' al humano: predice hasta un 7% más de cánceres de mama que los métodos actuales

La inteligencia artificial (IA) ha causado un gran revuelo en todo el mundo, especialmente desde el pasado año con la llegada del ya conocido por todos ChatGPT. Algunos gurús de este campo se han puesto de acuerdo incluso para detener durante un tiempo su avance, al ser capaz de realizar en segundos tareas que al ser humano le podrían ocupar más tiempo. Sin embargo, esta tecnología también guarda un lado que no es tan 'oscuro', como demuestra el éxito que ofrece la IA en el análisis de miles de mamografías.

El cáncer de mama será el segundo tumor más diagnosticado en España, sólo por detrás del de colon y recto, con 35.001 nuevos casos, según las cifras de la Sociedad Española de Oncología Médica (SEOM). Es por este motivo que la detección precoz se considera fundamental en una patología que afectará a una de cada ocho mujeres en nuestro país.

Para identificar con mayor precisión a las mujeres con mamas densas que tienen un riesgo alto de padecer cáncer de mama, un grupo de investigadores diseñaron una herramienta conocida como la calculadora de riesgo del Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama (BCSC, por sus siglas en inglés). Este registro de imágenes de mamas calcula el riesgo que tiene una mujer de padecer cáncer de mama invasivo a 5 años a través de los datos de la paciente; por ejemplo, la edad, los antecedentes familiares de la enfermedad, si ha dado a luz o si tiene mamas densas.

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Aunque los resultados obtenidos con la ayuda de esta calculadora han sido satisfactorios, como ya se demostró en esta investigación publicada hace cuatro años en la revista JAMA Internal Medicine, lo cierto es que la IA ha sido capaz de mejorar la predicción de riesgo de cáncer de mama a cinco años, según el estudio que se ha publicado este martes en Radiology.

Una predicción del 28%

Los autores partieron de los datos de las mamografías 2D que se habían realizado un total de 324.009 mujeres en 2016 en los centros Kaiser Permanente del Norte de California. De las que se sometieron a cribado para comprobar los criterios de elegibilidad, se seleccionaron para el análisis 13.628 de ellas. Además, también se estudiaron las 4.584 pacientes que fueron diagnosticadas de cáncer en los cinco años siguientes a la mamografía de 2016.

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 1 años; 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 5 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. Como señalan los autores, se trata de 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 no sólo se compararon entre sí, sino que también se comprobó su eficacia 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", asegura el doctor Vignesh A. Arasu, investigador y radiólogo en Kaiser Permanente y autor principal del estudio.

"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", prosigue Arasu.

El buen uso de la IA sobresale, en especial, en la predicción de pacientes con un riesgo elevado de sufrir cáncer de intervalo, aquel que se diagnostica entre una exploración del cribado valorada como negativa y la siguiente cita del cribado. Así, al evaluar a las mujeres que tenían un 10% más de 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.

'Sólo' a corto plazo

Teniendo en cuenta los resultados obtenidos, esta tecnología ofrece "un medio preciso, eficaz y escalable" de conocer el riesgo de cáncer de mama, ya que, tal y como indica Arasu, en el modelo tradicional hacen uso de una única fuente: la propia mamografía.

Aunque algunas instituciones ya están utilizando la IA para detectar esta patología, el investigador denuncia que no es un sistema generalizado, pese a los beneficios que puede tener: "La IA para la predicción del riesgo de cáncer nos da la oportunidad de individualizar la atención de cada mujer".

Se trata, además, de una herramienta que ayudaría a ofrecer una medicina personalizada y de precisión. O al menos, a corto plazo; pues, como se reclama en el estudio, no existen algoritmos lo suficientemente entrenados como para predecir el riesgo de padecer cáncer a largo plazo. "El impacto de los modelos de IA en las decisiones clínicas que van más allá de los cinco años requiere más estudios", concluyen.