Con los notables progresos tecnológicos que se han logrado en el diagnóstico del cáncer de mama y las intensas campañas que promueven la detección temprana entre las mujeres, las dos principales estrategias para un tratamiento exitoso y la posibilidad de curación siguen siendo la autoexploración mamaria y la mamografía.
No obstante, se vislumbra un cambio significativo en la detección precoz, gracias a investigadores de Massachusetts, Estados Unidos, quienes han hallado que un dispositivo con Inteligencia Artificial (IA) podría prever el cáncer de mama hasta cinco años antes de que comience a manifestarse.
Esta conclusión se obtuvo tras una investigación realizada por científicos del Hospital General de Massachusetts y el Laboratorio de Ciencias e Inteligencia Artificial del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT). Desarrollaron un modelo de predicción basado en aprendizaje profundo (deep learning), que identificó patrones sutiles que podrían anticipar la aparición de cáncer.
Los investigadores probaron esta tecnología en 90,000 mamografías de más de 6,000 pacientes del Hospital General de Massachusetts, realizadas entre 2009 y 2012. El análisis se centró en los cambios en el tejido mamario, que se consideran posibles precursores del cáncer, con el objetivo de minimizar confusiones causadas por factores hormonales y biológicos.
La inteligencia artificial logró predecir el 31% de los casos en pacientes con alto riesgo, lo que representa un avance significativo en la prevención de la enfermedad, dado que las técnicas tradicionales solo podían anticipar el 18% de estos casos.
Este método de IA, desarrollado por la profesora Regina Barzilay, detectó patrones sutiles en el tejido mamario, y podría prever el riesgo de desarrollar cáncer hasta cinco años antes de la aparición de síntomas. Además, en el futuro, facilitará la creación de tratamientos más personalizados y mejorará el seguimiento, adaptándose a las necesidades y riesgos particulares de cada paciente.
Este avance científico será eficaz para cualquier etnia, ya que el modelo se ha probado en individuos con diversas características raciales, buscando proporcionar una detección más precisa de la enfermedad y revolucionar el diagnóstico temprano para brindar una mejor atención médica.
