Investigadores de la Universidad de Duke han creado un nuevo modelo de inteligencia artificial denominado AsymMirai, diseñado para predecir el cáncer de mama utilizando mamografías. A diferencia de su predecesor Mirai, que actúa como una “caja negra” compleja y difícil de interpretar, AsymMirai es un modelo más sencillo y transparente en su funcionamiento. El estudio fue publicado en National Library of Medicine.
Un modelo interpretable que simplifica el diagnóstico del cáncer de mama
La inteligencia artificial sigue transformando el campo de la medicina, y en esta ocasión, un grupo de investigadores ha desarrollado un modelo de aprendizaje profundo capaz de predecir el riesgo de cáncer de mama con hasta cinco años de anticipación. Este avance podría cambiar la frecuencia de las mamografías y mejorar la precisión diagnóstica, reduciendo los falsos positivos y negativos que aún persisten.
El modelo AsymMirai utiliza la comparación bilateral de los tejidos mamarios izquierdo y derecho, un enfoque que hasta ahora solo se empleaba para detectar la presencia de cáncer, pero no para predecirlo en el futuro. Este método permite identificar diferencias sutiles entre ambos lados y utilizarlas para anticipar el desarrollo del cáncer, con una precisión notable que abarca desde uno hasta cinco años de anticipación.
Durante el estudio, se analizaron más de 210 000 mamografías provenientes de 81 824 pacientes entre 2013 y 2020. Los resultados indicaron que AsymMirai tiene un desempeño casi tan efectivo como el modelo avanzado Mirai, pero con la ventaja de ofrecer un razonamiento claro y accesible para los profesionales de la salud.
Impacto en la frecuencia de las mamografías
El uso de AsymMirai podría tener un impacto significativo en la forma en que se realizan los controles preventivos de cáncer de mama. Actualmente, las mamografías periódicas son fundamentales para reducir la mortalidad; sin embargo, existe incertidumbre sobre la frecuencia ideal de estas pruebas. Con la capacidad de predecir el riesgo a mediano plazo, este modelo podría facilitar el ajuste de los intervalos entre mamografías, optimizando los recursos médicos y reduciendo el estrés en las pacientes.
Además, el hecho de que AsymMirai permita identificar diferencias localizadas en el tejido mamario puede servir como una herramienta adicional para los radiólogos, reduciendo la dependencia excesiva de algoritmos complejos y promoviendo diagnósticos más precisos.
La posibilidad de ajustar la periodicidad de las mamografías de manera personalizada constituye un beneficio adicional, ya que se adapta a las necesidades individuales de cada paciente.
Referencia:
- AsymMirai: Interpretable Mammography-based Deep Learning Model for 1-5-year Breast Cancer Risk Prediction. Link.
