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Inteligencia artificial permite detectar el cáncer de mama con hasta cinco años de anticipación

Inteligencia artificial permite detectar el cáncer de mama con hasta cinco años de anticipación
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El programa analizó más de 60 mil pacientes para reconocer pequeñas señales de la enfermedad.

El cáncer de mama es una de las principales preocupación de la salud femenina, según cifras oficiales, esta enfermedad corresponde al cáncer más mortífero para las mujeres, aumentando el riesgo a mayor edad de la personas.

Siete de cada 10 diagnósticos de cáncer de mama son encontrados en mujeres mayores de 50 años y en la mayoría de los casos las mujeres afectadas no tenían antecedentes familiares de la enfermedad.

El diagnóstico en estado avanzado de la enfermedad  implica tratamientos agresivos, ansiedad y resultados inciertos. Por lo tanto, la identificación de pacientes en riesgo antes de que se desarrolle la enfermedad ha sido un pilar central para la investigación del cáncer de mama y los programas efectivos de detección temprana.

Un equipo del Laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Hospital General de Massachusetts (MGH) del MIT ha creado un nuevo modelo de “aprendizaje profundo” que puede predecir a partir de una mamografía si es probable que un paciente desarrolle cáncer de mama en el futuro.

El programa fue construido con las mamografías, y resultados conocidos, de más de 60,000 pacientes tratados en MGH. La inteligencia artificial  aprendió los patrones sutiles en el tejido mamario que son precursores de la malignidad.

"En lugar de adoptar un enfoque único para todos, podemos personalizar la detección del riesgo de una mujer de desarrollar cáncer", dice Barzilay, autor principal de un nuevo artículo en radiología sobre el proyecto. "Por ejemplo, un médico podría recomendar exámenes de IRM complementarios para mujeres con alto riesgo evaluado por el modelo", agregó. 

El modelo del equipo fue significativamente mejor para predecir el riesgo que los enfoques existentes: colocó con precisión al 31 por ciento de todos los pacientes con cáncer en su categoría de mayor riesgo, en comparación con sólo el 18 por ciento de los modelos tradicionales.

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