La posibilidad de predecir con exactitud el riesgo que tiene una persona de padecer cáncer de mama es crucial. Para hacerlo, los especialistas en salud cuentan con distintas tecnologías a las cuales recientemente se ha sumado la Inteligencia Artificial (IA).
En 2020, un grupo de médicos expertos en la detección y el tratamiento de cáncer de mama de TecSalud pusieron a prueba un programa de Deep Learning llamado Mirai, desarrollado en el Massachusetts Institute of Technology (MIT), especializado en la predicción de riesgo de este padecimiento.
“Lo evaluamos a nuestra población con el objetivo de saber si este programa podía predecir el riesgo de mejor manera que las herramientas tradicionales y si era aplicable a poblaciones hispanas”, dice Daly Avendaño, radióloga especialista en mama y líder del estudio, en entrevista con TecScience.
Para hacerlo, reclutaron a un grupo de más de 3,000 mujeres mexicanas, mayores de 40 años, que contaran con mamografías de buena calidad −realizadas entre 2014 y 2017− y tuvieran un seguimiento de cinco años.
Las mamografías fueron alimentadas al programa y, solo con esa información, Mirai predijo de forma acertada el riesgo de 76 casos que sí resultaron en el desarrollo de cáncer de mama durante los años de seguimiento.
Lo más impresionante es que, originalmente, esos casos no habían sido detectados por modelos tradicionales de cálculo de riesgo.
Al compararlo con el modelo Gail, uno de estos programas tradicionales que utiliza datos de peso, edad y antecedentes familiares para predecir el riesgo de padecer este tipo de cáncer, Mirai tuvo un índice de 0.63, superior al 0.5 logrado por Gail.
“Mirai identifica patrones que son invisibles para el ojo humano y puede valorar el riesgo de forma muy precisa”, cuenta Avendaño.
Probar Mirai en poblaciones latinoamericanas
Para el equipo, validar el programa en poblaciones no caucásicas era sumamente importante, pues tienen la firme creencia de que los recursos de inteligencia artificial para la predicción de riesgo de cáncer deben ser justas, accesibles y equitativas.
“Las herramientas tradicionales −y Mirai en un inicio− consideraron únicamente poblaciones de mujeres blancas, europeas, americanas”, explica la experta.
De hecho, en estas poblaciones el modelo desarrollado por el MIT tiene una precisión de 0.8, que es más alta que lo encontrado en la población hispana de TecSalud. Aún así, el índice de predicción que lograron es motivo de celebración.
“Estas son muy buenas noticias, con esta predicción puedes mejorar por completo cómo le va a ir a la paciente”, dice Avendaño.
Si al utilizar esta IA, resulta que la paciente tiene un riesgo mayor al de otras mujeres de su edad de presentar cáncer de mama, se pueden tomar acciones preventivas, como complementar con una resonancia magnética para detectarlo a tiempo o comenzar a administrar medicamentos para reducir la probabilidad de que se desarrolle.
En México, durante 2022, se registraron más de 23 mil casos nuevos de cáncer de mama entre la población de 20 años o más, de acuerdo con cifras del Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI).
Cada grupo de pacientes, según su riesgo, requieren de medidas, estudios diagnósticos e intervenciones específicas. Esto se conoce como medicina individualizada y promete reducir la mortalidad asociada a esta enfermedad.
Además las muertes ocasionadas por esta enfermedad en el país aún tienen una alta prevalencia, pues no se cuenta con la infraestructura y las herramientas necesarias para detectarlo a tiempo.
Un futuro liderado por la prevención
El riesgo en las mujeres de padecer cáncer de mama aumenta en un 10 a 12% a partir de los 40 años de edad. Con los modelos de predicción se puede calcular un riesgo promedio, uno bajo y uno alto.
“En el grupo de riesgo alto se pueden tomar distintas medidas para reducir el riesgo, como es una mastectomía bilateral o tratamientos con quimio”, dice Avendaño.
A futuro, la investigadora busca continuar evaluando la eficiencia de Mirai en la población mexicana para eventualmente lograr que estas tecnologías sean cada vez más utilizadas y predecir el riesgo de presentar cáncer de mama.
“Todo este tipo de avances, descubrimientos y desarrollos emergentes en el campo de salud están en pro de mejorar la forma en la que atendemos hoy el cáncer de mama”, expresa esperanzada.
