Esto es algo que no está sistemáticamente disponible, y es una herramienta que podría ayudar a garantizar una medicina personalizada, precisan los investigadores en un artículo publicado en la revista Radiology de la Sociedad Radiológica de Norteamérica.
Recordaron que el riesgo de cáncer de mama de una mujer suele calcularse mediante modelos clínicos, ejemplo de ellos es el del Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama (BCSC) de Estados Unidos.
Este utiliza información autodeclarada y otros datos como la edad, antecedentes familiares de la enfermedad, si tiene hijos o si tiene mamas densas.
Ahora los algoritmos de la IA superaron al modelo clínico estándar BCSC para predecir el riesgo a cinco años de padecer cáncer de mama.
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 tumor, destacaron los científicos.
La IA predijo alto riesgo de cáncer de intervalo, que suele ser agresivo y puede requerir una segunda lectura de las mamografías, una prueba suplementaria o imágenes de seguimiento de intervalo corto.
“Al evaluar a las mujeres con el 10 por ciento de riesgo más alto, por ejemplo, la IA predijo hasta el 28 de los cánceres, frente al 21 que marcó el BCSC.
Cuando se utilizaron combinados ambos métodos los modelos de riesgo de IA y BCSC mejoraron aún más la predicción.
Resaltaron que los modelos de riesgo de IA basados en mamografías ofrecen ventajas prácticas sobre los tradicionales porque utilizan una única fuente de datos: la propia mamografía.
El objetivo es contar con un medio preciso, eficaz y escalable de conocer el riesgo de cáncer de mama de una mujer, enfatizaron los especialistas.
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