La detección temprana del cáncer de mama es una meta prioritaria de las campañas de salud en todo el mundo, con el objetivo de iniciar a tiempo los tratamientos y disminuir la mortalidad del tumor más frecuente entre las mujeres.
En busca de optimizar los recursos, las estrategias de screenning están incorporando un “copiloto” tecnológico: la inteligencia artificial (IA).
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Los primeros estudios internacionales para evaluar su efectividad arrojan buenos resultados en cuanto a su seguridad y precisión al interpretar estudios de imágenes.
Y a la vez, dan claros indicios de que reduce los tiempos de diagnóstico, alivia la sobrecarga de tareas de los equipos médicos y evita la realización de estudios innecesarios.
“El uso de la inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama obtuvo numerosos avales en todo el mundo, tras ser aprobada por la FDA de los Estados Unidos y la Agencia Europea de Medicamentos.”, explica la doctora Flavia Sarquis (MN 88.557), médica de staff de Diagnóstico Mamario del TCba Centro de Diagnóstico y Argus Diagnóstico Médico.
En su exposición, la experta planteó las mejoras que produce la IA en la detección de tumores malignos en etapa temprana, a través de aplicaciones de aprendizaje profundo en mamografías, ultrasonido y resonancia magnética.
En el caso de las ecografías mamarias una herramienta eficaz en el hallazgo precoz de tumores invasivos con ganglios negativos, especialmente en mujeres jóvenes o con tejido mamario denso la clasificación y manejo de las lesiones mamarias requiere una evaluación visual del radiólogo, lo que puede llevar a variabilidad interobservador y baja especificidad con valores predictivos positivos bajos.
“La inteligencia artificial ha mejorado la interpretación visual de las ecografías mamarias con una mayor precisión y una reducción potencial de biopsias innecesarias en lesiones benignas”, explica la doctora Sarquis.
De acuerdo a las publicaciones realizadas en los últimos años se ha logrado disminuir hasta un 30% la realización de este tipo de estudios, lo que representa una importante mejora en los costos del sistema de salud.
La sensibilidad de esta tecnología es del 98%, destaca la especialista. Su aplicación resulta de gran utilidad para mejorar la detección de lesiones que podrían simular benignidad evitando así un subdiagnóstico, que implicaría perder la posibilidad de atacar el tumor en sus etapas iniciales, cuando las tasas de curación superan el 90%.
¿Cómo trabajan estas tecnologías? Una vez que el radiólogo detecta una lesión, el sistema realiza un mapeo de las imágenes sospechosas. Mediante el uso de algoritmos inteligentes de aprendizaje automático, se procesa la información y se genera un cálculo sobre la probabilidad de malignidad, clasificando las lesiones estudiadas según el nivel de riesgo que representa cada una.
La doctora Sarquis, que es miembro titular de la Sociedad Argentina de Mastología, destacó que la IA reduce significativamente la carga de trabajo que hoy tienen los radiólogos ya que agiliza y simplifica su flujo de trabajo clínico, lo que permite una atención médica más eficiente y efectiva para los pacientes.
A modo de ejemplo citó el caso de Koios DS, el primer software patentado de AI y aprendizaje automático para la interpretación de estudios de imágenes, que brinda resultados en un plazo de dos segundos.
En ese sentido, un estudio que se está realizando en Suecia, publicado en The Lancet Oncology, también mostró resultados favorables en su primer corte de datos tanto en la detección de tumores, como por su impacto en la reducción de tareas de los radiólogos.
