Cáncer mama
La Inteligencia Artificial detecta como positivos el 99% de los cánceres de mama tras el cribado

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La Inteligencia Artificial (IA) identifica como positivos el 99,3% de los cánceres de mama en los dos años siguientes a la mamografía de cribado, además de evaluar estas pruebas y reducir la carga de trabajo de los radiólogos, tal y como se puso de manifiesto este jueves en la Revisión Anual Geicam de Avances en Cáncer de Mama (Ragma) celebrada en Madrid.
La reunión estuvo organizada por el Grupo Geicam de Investigación del Cáncer de Mama y coordinada por los doctores José Enrique Alés Martínez, Lourdes Calvo Martínez, Pedro Sánchez Rovira y Ricardo Sánchez- Escribano Morcuende.
En rueda de prensa, la jefe de la Sección de cribado del cáncer de mama y responsable del BreastScreen Norway del Registro de Cáncer de Noruega y una de las investigadoras líderes en este campo, la doctora Solveig Hofvind, explicó que “en un estudio llevado a cabo en Noruega con 661.695 exámenes mamográficos digitales realizados a 242.629 mujeres, el conjunto de datos incluyó 3.807 cánceres de mama detectados por cribado y 1.110 cánceres de mama de intervalo, es decir, aquellos que se diagnostican entre una mamografía de detección de rutina que parece normal y la siguiente mamografía”.
“Cuando se dividieron en dos los exámenes realizados y la IA utilizó el 50% como umbral para la puntuación baja frente a la alta, se identificaron como positivos el 99,3% de los tumores de mama detectados por cribado (3.781 de 3.807) y el 85,2% de los cánceres de mama de intervalo (946 de 1.110). Por otra parte, se consideraron negativos el 17% de los resultados falsos positivos (2.725 de 16.040)”.
DETECCIÓN PRECOZ
Además, el uso de la IA en el cribado mamográfico puede conducir a una detección más temprana de los cánceres de mama. Gracias a estos avances, señalaron los expertos, se espera que próximamente la IA permita personalizar los cribados, pero antes es necesario realizar más estudios que proporcionen la evidencia necesaria para implementarla con seguridad.
Además, señaló la experta, “hay que mantener las habilidades de interpretación de los radiólogos y establecer puntos de referencia para controlar el efecto del uso de la IA como apoyo a la toma de decisiones, como lector independiente o para clasificar a las mujeres según su puntuación de riesgo".
Para esa personalización de los cribados, hay que tener en cuenta también la genética. La profesora de Epidemiología del Institute of Cancer Research and Imperial College en Londres, la doctora Montserrat García-Closas, trató en Ragma los estudios recientes que permiten saber el riesgo de desarrollar cáncer de mama de forma mucho más precisa que antes en mujeres con mutaciones en genes de alto riesgo: como BRCA1 y BRCA2.
Además, estos estudios están identificando genes adicionales con mutaciones de alto riesgo, por lo que suponen una gran mejora en el asesoramiento de riesgos en mujeres con cáncer hereditario.
MENOR COSTE
La identificación temprana de personas con alto riesgo de cáncer de mama hereditario permite intervenciones específicas, que pueden incluir exámenes de detección más frecuentes y tempranos, cirugías preventivas y medicamentos para reducir el riesgo. Estas medidas pueden ayudar a mejorar significativamente las tasas de supervivencia.
Además, la identificación e intervención tempranas supondría un ahorro económico a largo plazo al reducir la necesidad de tratamientos costosos asociados con el cáncer avanzado y sus complicaciones.
Durante este encuentro, el cirujano en el Hospital Universitario La Paz de Madrid, el doctor José Ignacio Sánchez Méndez, explicó que en lo que respecta a la cirugía de la mama, “cada vez hay datos más sólidos para afirmar que, en igualdad de circunstancias, la cirugía conservadora más radioterapia proporciona mejor supervivencia global”.
Asimismo, señaló que el Estudio ICE3 demuestra cómo “una técnica de ablación con frío permite realizar la destrucción tumoral en consulta a través de una incisión de menos de dos mm, como tratamiento quirúrgico definitivo para un grupo seleccionado de pacientes”.
(SERVIMEDIA)
13 Jun 2024
ABG/gja