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La inteligencia artificial como apoyo a los radiólogos en el cribado de cáncer de mama permitiría detectar mayor número de cánceres, que se diagnosticarían en estadíos más precoces, lo que supondría un mejor pronóstico para la paciente y la utilización de tratamientos menos agresivos, según la Dra. Esperanza Elías, radióloga especialista en Inteligencia Artificial aplicado al cribado de mama y ponente del 36 Congreso de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) y XXXI CIR.
El desarrollo de nuevos sistemas de inteligencia artificial con tecnología “deep learning” ha mejorado los algoritmos de los CAD tradicionales. Por lo que son capaces de detectar lesiones sospechosas de cáncer de mama tanto en mamografía digital como en tomosíntesis, asignándoles una puntuación en función de la probabilidad de malignidad. Además, pueden ser utilizados como apoyo a las lecturas del radiólogo haciendo más sencilla la tarea, consiguiendo una disminución de la demora, aumentando la detección de cáncer y disminuyendo los falsos positivos y negativos. La inteligencia artificial también es capaz de clasificar las mamografías en función de la probabilidad de malignidad, permitiendo al radiólogo focalizar sus actuaciones en aquellas con mayor probabilidad de cáncer.
“Aunque son necesarios más estudios prospectivos realizados en entornos reales clínicos, la inteligencia artificial a corto plazo tendrá un papel muy destacado en mamografía” apunta la Dra. Elías.
Hay estudios que demuestran que se podría disminuir la carga de trabajo en los programas de cribado hasta en un 70% sin disminuir la sensibilidad. Además aumenta el valor predictivo positivo de las pacientes derivadas, especialmente en las pacientes clasificadas por el sistema como de riesgo elevado.
Según la Dra. Elías “Además, la inteligencia artificial permitiría la generalización del uso de la tomosíntesis en los programas de cribado, donde se ha demostrado también un aumento en la detección de cáncer de mama, ya que la inteligenica artificial permitiría reducir el incremento en la carga de trabajo que suponen las lecturas de la tomosíntesis, porque el tiempo de lectura de una tomosíntesis por parte del radiólogo supone más del doble que el de una mamografía digital”.
La Radiogenómica
La Radiogenómica es una nueva técnica de inteligencia artifical, que aplicada a las imágenes médicas (resonancia de mama, mamografía digital, tomosíntesis, ecografía o PET) estudia la relación entre los fenotipos de imagen y el genoma tumoral. Lo que implica que, a través de la inteligencia artificial, la radiogenómica intenta conseguir biomarcadores de imagen que relacionan las características de la imagen que presenta el cáncer (fenotipos de imagen), con respecto al tejido circundante sano, con los procesos que ocurren a nivel genético y molecular en el tejido tumoral. El objetivo de la radiogenómica es desarrollar biomarcadores de imagen incorporando fenotípicos y alteraciones genotípicas que pueden predecir el riesgo y los resultados, permitiendo estratificar mejor a los pacientes para un tratamiento más preciso.
“Estas nuevas técnicas, permitirán realizar una medicina de precisión mediante un estudio complejo, con modelos informáticos y matemáticos, que valoran la interacción de genes, metabolitos, proteínas y otros componentes biológicos, pudiendo realizar un tratamiento enfocado de la enfermedad y estrategias de prevención para grupos de individuos, según su enfermedad, genética, factores ambientes y estilos de vida. Se podrá evitar la realización de biopsias, evitando así su comorbilidad y las complicaciones asociadas, las cuales sólo nos proporcionan información de la parte biopsiada del tumor, mientras que la radiogenómica estudia todo el tumor y al paciente en su conjunto” puntualiza la Dra. Elías.
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