Inteligencia artificial predice con precisión el cáncer de mama años antes del diagnóstico

La detección mediante mamografía ayuda a reducir la mortalidad por cáncer de mama; sin embargo, su precisión no es perfecta. Durante décadas, se han empleado diversas estrategias para mejorar el rendimiento interpretativo de la mamografía, incluida la doble lectura. Recientemente, varios algoritmos comerciales de inteligencia artificial (IA) han recibido la aprobación regulatoria como herramientas complementarias para radiólogos, mostrando resultados prometedores en la detección de cáncer en mamografías. Estos algoritmos de IA están diseñados para resaltar áreas de preocupación y proporcionar puntajes de neoplasia maligna a nivel de mama y de examen para asistir a los radiólogos. Sin embargo, investigaciones recientes indican que estos mismos puntajes de IA también pueden identificar características de imagen vinculadas a futuros cánceres de mama años antes de que se diagnostiquen clínicamente. Si los algoritmos comerciales de IA desarrollados para la detección inmediata del cáncer también pueden evaluar el riesgo futuro de cáncer, entonces una estimación del riesgo a corto plazo más precisa y confiable podría facilitar medidas preventivas personalizadas (por ejemplo, imágenes más frecuentes o complementarias), lo que podría conducir a una detección más temprana y a tratamientos menos agresivos. Los análisis de los puntajes de detección de cáncer de mama de IA de mamografías consecutivas antes de los diagnósticos son esenciales para evaluar el potencial de estas herramientas para estimar el riesgo futuro de enfermedad. Un nuevo estudio ha investigado si un algoritmo de inteligencia artificial comercial para la detección del cáncer de mama podría predecir el desarrollo de cáncer futuro.

Este estudio colaborativo, que involucró a investigadores del Instituto Noruego de Salud Pública (NIPH, Oslo, Noruega) utilizó puntuaciones de detección de cáncer por IA registradas durante múltiples rondas de detección consecutivas en el programa nacional de cribado, BreastScreen Norway. Los investigadores combinaron puntuaciones consecutivas de IA con resultados de cáncer a largo plazo para determinar si INSIGHT MMG de Lunit Inc. (Seúl, Corea del Sur), un algoritmo de IA comercial autorizado por las autoridades para la detección del cáncer de mama, podía estimar la aparición de futuros cánceres de mama identificados en rondas de detección posteriores. Lunit INSIGHT MMG analiza imágenes de mamografía con una precisión del 97 %, señalando lesiones sospechosas de cáncer de mama y proporcionando una puntuación de anomalía que refleja la probabilidad de la existencia de lesiones detectadas.

Este estudio de cohorte retrospectivo incluyó a 116.495 mujeres de entre 50 y 69 años que no tenían antecedentes de cáncer de mama y se sometieron al menos a tres exámenes de detección bienales consecutivos. Los investigadores emplearon las puntuaciones de INSIGHT MMG para la detección del cáncer de mama y recopilaron datos de varias rondas consecutivas de mamografía. Los hallazgos del estudio, publicados en la revista JAMA, indican que INSIGHT MMG podría detectar señales de cáncer de mama hasta seis años antes de su desarrollo. La precisión discriminatoria del sistema de IA para predecir el riesgo futuro de cáncer detectado en cribado o en el intervalo de 4 a 6 años antes del diagnóstico igualó o superó el rendimiento de calculadoras de riesgo ampliamente utilizadas actualmente. Estos resultados sugieren que los algoritmos de IA comerciales podrían ayudar a identificar a las mujeres con alto riesgo de desarrollar cáncer de mama en el futuro, allanando el camino para eestrategias de cribado personalizadas para facilitar un diagnóstico más temprano.

Enlaces relacionados:
NIPH
Lunit Inc.

Visitar la expo >

Radiology Software

DxWorks

New

HF Stationary X-Ray Machine

TR20G

40/80-Slice CT System

uCT 528

Digital Radiographic System

OMNERA 300M