Se podrá detectar cáncer de seno por medio de Inteligencia Artificial

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Un equipo de investigadores de cinco universidades en Estados Unidos han producido un modelo para predecir el riesgo de cáncer de mama de un individuo; más específicamente, el riesgo de cáncer detectado en el intervalo y en la pantalla. El desarrollo del modelo tuvo lugar en el Centro Oncológico de la Universidad de Hawai. 

La introducción del cribado del cáncer de mama ha contribuido a reducir las tasas de mortalidad por cáncer en las mujeres, además de proporcionar una fuente constante de datos de imágenes. Por lo general, las mujeres de 40 años o más se someten a mamografías de cribado bianuales o anuales para detectar cualquier signo de cáncer. Muchos han desarrollado IA para detectar y segmentar los cánceres dentro de una mamografía, pero menos han desarrollado modelos de aprendizaje profundo basados en imágenes para predecir el riesgo. 

El estudio de datos estaba formado por 6.369 mujeres reclutadas en la Clínica Mayo y la Universidad de California en San Francisco. Se adquirieron cuatro vistas mamográficas estándar que incluían las vistas craneocaudal (CC) y oblicua mediolateral (MLO) para la mama izquierda y derecha de cada mujer. Las imágenes mamográficas se recibieron en su formato crudo o "para procesar" con rangos de píxeles entre 0 y 2¹â´. Se utilizó un software personalizado para filtrar la imagen en el formato "para presentación" que los radiólogos están acostumbrados a leer.


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"Es importante reiterar que las imágenes utilizadas para nuestra modelización del riesgo fueron adquiridas al menos 6 meses antes del diagnóstico de cáncer. Por lo tanto, las imágenes que utilizamos para la modelización eran negativas y no contenían cánceres visibles", según Lambert Leong, uno de los autores del estudio.

Para seguir analizando las posibles señales de riesgo de las imágenes, el equipo comparó el rendimiento de los modelos de IA con los modelos de regresión logística condicional construidos con factores de riesgo clínicos comunes.

En el caso del cáncer de intervalo, los modelos de aprendizaje profundo no fueron capaces de superar a los modelos construidos únicamente a partir de la densidad mamaria. En otras palabras, la densidad mamaria sigue siendo el predictor más potente del riesgo de cáncer de intervalo.

La densidad mamaria es un factor de riesgo porque el tejido denso puede oscurecer las imágenes y enmascarar posibles lesiones. El tejido denso también puede enmascarar posibles señales de riesgo y perjudicar el rendimiento de modelos de IA.

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