La importancia del cáncer de mama de intervalo
La coautora Fiona J. Gilbert, MBCh.B., profesora de radiología de la Universidad de Cambridge, afirma que "los cánceres deintervalo normalmente tienen un peor pronóstico que los cánceres diagnosticados por cribado, ya que suelen ser más agresivos". Por eso, es importante reducir el número de cánceres de intervalo en cualquier programa de cribado.
Para ello, se utiliza un gran conjunto de datos retrospectivos del programa de detección trienal del Reino Unido. La doctora Gilbert y el investigador Joshua WD Rothwell, estudiante en la Universidad de Cambridge, usaron imágenes de IA para diagnosticar a mujeres con cáncer de mama de intervalo. "La detección personalizada del cáncer de mama depende de la evaluación precisa del riesgo de una persona de desarrollar cáncer de mama en un período de tiempo específico", manifiesta la doctora Gilbert. "Podemos utilizar imágenes adicionales y adaptar la frecuencia de las pruebas de detección según la densidad mamaria de la mujer y la posibilidad de desarrollar cáncer de mama más rápido", señala Rothwell.
Datos clave del estudio
El estudio incluye datos de 134.217 mamografías de cribado en el mismo número de mujeres (de 50 a 70 años), con 524 cánceres de intervalo. Los exámenes se hicieron entre 2014 y 2016 en dos escuelas del Programa Trienal de Cribado Mamario en Reino Unido, utilizando dos sistemas de mamografía distintos.
Nuestros resultados manifiestan que una evaluación complementaria de las mamografías dentro del 20% superior de puntajes podría detectar un 42,4 % de cánceres de intervalo, lo que significa que la IA podría utilizarse para diagnosticar mujeres con imágenes complementarias o un proceso de diagnóstico más corto, en lugar de o además de la densidad mamaria", manifiesta Rothwell.
La aplicación de IA tuvo un mejor rendimiento en la detección de cánceres de intervalo dentro del año posterior a la prueba de detección. Aunque la aplicación fue menos efectiva en mujeres con tejido mamario extremadamente denso, mostró un mayor rendimiento en comparación con las aplicaciones convencionales de detección de riesgo. "Diagnosticar a las mujeres con más riesgo de desarrollar cáncer de mama es un problema complejo", concluye Gilbert. "La meta es diagnosticar con más precisión a las mujeres con más probabilidad de padecer cáncer de intervalo, reduciendo al mismo tiempo la cantidad de estudios de imágenes complementarias realizadas".
