La aplicación de la inteligencia artificial en radiología permite hoy calcular la probabilidad de desarrollar un cáncer de mama en los cinco años siguientes a partir de una única mamografía, lo que abre la puerta a implantar programas de cribado adaptados a cada paciente. Así lo explica la especialista en radiología de mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), la doctora Marina Álvarez.
Álvarez, miembro de la Comisión de Inteligencia Artificial de la SERAM, jefa del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba e investigadora del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC), subraya que “el cribado no va a ser igual para todas las mujeres, será personalizado, individualizado para cada mujer, y, por lo tanto, más efectivo”.
El modelo de IA, basado en técnicas de aprendizaje profundo (deep learning), analiza la mamografía y genera un porcentaje de riesgo de que esa mujer desarrolle un cáncer de mama en los cinco años siguientes, acompañado de un valor de referencia para su franja de edad.
“Estima un riesgo estadístico para cáncer de mama a partir del análisis de la mamografía, teniendo en cuenta no solo la densidad mamaria de forma volumétrica, sino también otros aspectos como análisis de textura (patrones del parénquima) que efectivamente no son visibles al ojo humano”, detalla la radióloga.
Entre los parámetros que considera la herramienta figura la densidad mamaria, es decir, la proporción de tejido glandular frente al tejido graso, un factor de riesgo ya conocido en cáncer de mama. La diferencia es que este sistema la cuantifica de manera automática y objetiva, reduciendo la variabilidad respecto a la valoración visual del radiólogo, y añade además el estudio de la textura del parénquima mamario.
“No son softwares de ayuda al diagnóstico en el momento de realizar el estudio sino para predecir el riesgo de cáncer de mama en los siguientes 5 años a partir de una mamografía interpretada como normal”, matiza la experta. El Hospital Universitario Reina Sofía y el IMIBIC son los únicos centros españoles que participan en un gran estudio multicéntrico internacional para validar una de estas soluciones, cuyos primeros resultados respaldan su capacidad para identificar a las mujeres con mayor riesgo.
El grupo de la doctora Álvarez emplea la herramienta ‘Transpara Risk Index’, diseñada para estimar el riesgo a cinco años tanto en mamografía digital como en tomosíntesis (mamografía 3D). Este sistema se ha entrenado con más de 200.000 mamografías y 6.000 cánceres, con un seguimiento superior a 13 años. Una validación externa previa, con más de 65.000 estudios procedentes de un centro europeo y otro estadounidense, obtuvo un AUC de entre 0,73 y 0,75, y el 10% de mujeres con mayor riesgo concentró el 39,3% de los cánceres.
Actualmente se desarrolla un nuevo estudio multicéntrico con seis centros de Estados Unidos y Europa, en el que el Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba es el único participante español, para lograr una validación independiente y masiva con equipos de tres fabricantes distintos. Los datos preliminares, basados en 27.172 mamografías normales y 2.011 cánceres aparecidos posteriormente, con más de cinco años de seguimiento, muestran un AUC de 0,71 a dos años, 0,70 a tres años y 0,69 a cinco años.
Según estos resultados, el 10% de mujeres clasificadas con mayor riesgo por la IA concentró alrededor del 30% de los cánceres diagnosticados en los cinco años siguientes, mientras que el 10% de mujeres con mayor densidad mamaria agrupó el 13% de los casos.
La especialista recuerda que los intentos previos de estratificar el riesgo mediante densidad mamaria, cuestionarios clínicos o pruebas genéticas han resultado difíciles de extender a gran escala, por el tiempo que exigen a profesionales y pacientes, su elevado coste y su limitada precisión.
“La posibilidad de entrar en un cribado personalizado de forma fácil, simplemente a partir de un análisis automático de la mamografía, permitiría aplicar estrategias diferenciadas de cribado en función del riesgo individual de cada mujer”, concluye la doctora.
En la práctica clínica, esta información posibilitaría ajustar la periodicidad, la técnica de imagen y la estrategia de lectura: en mujeres de bajo riesgo se podría espaciar el cribado o incluso omitirlo, mientras que en las de alto riesgo se incrementaría la frecuencia, se añadirían pruebas más sensibles como la resonancia magnética o la mamografía con contraste, y se valorarían medidas preventivas adicionales.