La inteligencia artificial detecta el cáncer de mama 5 años antes que los métodos actuales

Los investigadores del MIT han inventado una nueva forma de ver las mamografías impulsadas por la IA que pueden ayudar a detectar el cáncer de mama en mujeres con hasta cinco años de anticipación. Un modelo de aprendizaje profundo creado por un equipo de investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Hospital General de Massachusetts puede predecir, basándose solo en una mamografía, si una mujer desarrollará cáncer de mama en el futuro. Y a diferencia de los métodos más antiguos, funciona tan bien en pacientes de raza negra como en pacientes de raza blanca.

Los científicos analizaron por primera vez las mamografías de más de 60,000 pacientes que fueron atendidos en el Hospital General de Massachusetts. Luego, identificaron a las mujeres que desarrollaron cáncer de mama dentro de los cinco años de su evaluación. Con estos datos, los científicos crearon un modelo que reconoce los patrones sutiles en el tejido mamario que son los primeros signos del cáncer. Los resultados del estudio se pueden encontrar en un artículo publicado esta semana en la revista Radiology.

AI también tiene el potencial de ayudar a corregir la disparidad racial en la atención médica de las mujeres.

Dado que las pautas actuales para el cáncer de mama se basan principalmente en poblaciones blancas, esto puede llevar a una detección retardada entre las mujeres de color, según un informe de 2018 en JAMA Surgery. Esto ha llevado a severas consecuencias; Las mujeres negras tienen 43 por ciento más probabilidades de morir de cáncer de seno que las mujeres blancas. En promedio, las mujeres hispanas, negras y asiáticas desarrollan cáncer de mama a una edad más temprana que sus contrapartes blancas.
Los científicos descubrieron que su modelo de IA funcionaba tanto en pacientes negros como en pacientes blancos por una simple razón; sus datos de entrenamiento incluyeron ambas poblaciones. “Es particularmente sorprendente que el modelo funcione igual de bien para las personas blancas y negras, lo que no ha sido el caso con herramientas de evaluación de riesgos anteriores”, dijo la Dra. Allison Kurian, profesora asociada de Medicina y Investigación y Política de Salud de la Universidad de Stanford en el MIT. . “Si se valida y se pone a disposición para un uso generalizado, esto realmente podría mejorar nuestras estrategias actuales para estimar el riesgo”.