La probabilidad de que la Inteligencia Artificial mejore la predicción del riesgo en las mamografías la han confirmado ampliamente en un estudio de revisión que difunde Trends in Cancer, realizado por un equipo interdisiciplinar de investigadores y clínicos de la Universidad australiana de Queensland, en Brisbane. El doctor Erik Thompson, autor principal, recuerda que el tejido mamario que aparece blanco en una mamografía es radiológicamente denso, mientras que el tejido mamario que aparece oscuro se considera no denso. Es ampliamente aceptado que las mujeres con mayor densidad mamográfica para su edad e índice de masa corporal tienen mayor riesgo de cáncer de mama. Además, una mayor densidad hace que el cáncer de mama sea más difícil de detectar mediante mamografía, lo que se conoce como efecto de enmascaramiento.
Diversos equipos de investigadores en todo el mundo utilizan enfoques informáticos avanzados, como el aprendizaje profundo, para analizar imágenes mamográficas. En particular, aplicando métodos de Inteligencia Artificial los especialistas están descubriendo características mamográficas que tienen el potencial de ser predictores más fuertes del riesgo de cáncer de mama que cualquier otro factor de riesgo conocido.
Estas características podrían explicar una gran proporción de la asociación entre la densidad mamográfica y el riesgo de cáncer de mama. El descubrimiento de las características mamográficas generadas por Inteligencia Artificial que predicen el riesgo ofrece nuevas oportunidades para identificar a las mujeres con mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama en el futuro y separarlas de aquellas con mayor riesgo de tener un cáncer de mama no detectado debido al efecto de enmascaramiento.
José María Fernández-Rúa
PUBLICADO EN A TU SALUD (LA RAZÓN) EL DOMINGO 16 FEB 2025
