Una IA australiana predice el riesgo de cáncer de mama incluso tras mamografías normales

Sídney (Australia).- Un sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado en Australia podría transformar la forma en que se detecta y se previene el cáncer de mama, al identificar a mujeres con alto riesgo de desarrollar la enfermedad tras recibir una mamografía aparentemente normal, según un estudio publicado este miércoles.

La investigación, difundida en la revista The Lancet Digital Health, analiza una herramienta denominada BRAIx, que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para examinar imágenes mamográficas.

El sistema calcula una puntuación individual de riesgo de cáncer de mama en los años posteriores al examen, lo que permite anticipar posibles diagnósticos futuros.

Hacia un cribado más personalizado

Los resultados sugieren que este método podría facilitar el paso de un modelo de cribado uniforme a otro más personalizado, adaptado al riesgo específico de cada paciente.

El estudio, realizado por la Universidad de Melbourne, se basó en datos de más de 96.000 mujeres que participaron en el programa público BreastScreen en el estado de Victoria, al sur de Australia.

Esta puntuación estima la probabilidad de desarrollar cáncer en el momento del cribado o en los cuatro años siguientes.

Los resultados mostraron que el sistema predice con gran precisión qué mujeres tienen mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad tras un resultado negativo.

En particular, el 2 % de las mujeres con el índice de riesgo más alto presentaba cerca de un 9,7 % de probabilidad de recibir un diagnóstico de cáncer de mama en los cuatro años posteriores.

Esa cifra resulta comparable o incluso superior al riesgo de algunas portadoras de mutaciones genéticas asociadas a la enfermedad.

Ventajas y próximos pasos

Según los autores, una de las ventajas del enfoque es que la IA puede extraer señales de riesgo directamente de la imagen mamográfica.

Esto permite estimar el riesgo futuro con mayor precisión que factores tradicionales como la densidad mamaria, la edad o los antecedentes familiares.

En cambio, quienes presenten un riesgo muy bajo podrían espaciar los controles, lo que reduciría pruebas innecesarias.

Aun así, los investigadores subrayan que se necesitan ensayos prospectivos y evaluaciones clínicas adicionales para determinar cómo integrar esta tecnología en los programas de detección existentes.

También buscan evaluar su impacto real en diagnósticos tempranos y en la supervivencia.

Cada año se diagnostican alrededor de 2.3 millones de casos de cáncer de mama en el mundo, según datos de la Organización Mundial de la Salud.