La IA revoluciona la detección temprana del cáncer de mama: cómo funcionan las nuevas herramientas

Durante los próximos 12 meses, decenas de miles de mujeres en Estados Unidos accederán a un análisis de riesgo de cáncer de mama completamente innovador.

Este método calcula la probabilidad de desarrollar la enfermedad en los próximos 5 años, partiendo únicamente de las características detectadas en las mamografías mediante inteligencia artificial (IA), sin tener en cuenta genética ni antecedentes familiares.

La herramienta protagonista de este avance es Clairity Breast, autorizada por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) en mayo.

Tras ser entrenada con 400.000 mamografías de rutina, Clairity detecta señales tan sutiles que los especialistas aún no logran identificar, según detalló The Wall Street Journal. El desarrollo representa una evolución clave en el uso de algoritmos predictivos aplicados a la imagenología mamaria.

El mecanismo de Clairity Breast

Esta nueva herramienta analiza las mamografías buscando patrones imperceptibles para los humanos que pueden indicar mayor riesgo de cáncer. Este sistema descarta la historia clínica o genética y se centra en señales como textura y densidad mamaria que solo puede descifrar la IA.

De este modo, permite detectar riesgos también en pacientes sin antecedentes familiares relevantes, un grupo que abarca más del 75% de los casos, confirmó Baṣak Dogan, profesora clínica del Centro Médico de la Universidad de Texas Southwestern.

La plataforma actúa como un complemento para los radiólogos, potenciando su precisión y eficacia. “Estos modelos pueden servir como un segundo par de ojos. Existe potencial para mejorar no solo nuestra precisión, sino también nuestra eficiencia”, afirmó Manisha Bahl, profesora en la Facultad de Medicina de Harvard y radióloga.

Detección de cánceres de intervalo

El valor diferencial de la IA reside en su capacidad para detectar los llamados cánceres de intervalo, que no aparecen en la mamografía inicial pero sí en los 12 meses posteriores.

“Una de las razones por las que una mujer podría tener un cáncer de intervalo es que el radiólogo no lo detectó en la mamografía. También podría tratarse de un cáncer de crecimiento muy rápido”, explicó Bahl.

Estudios recientes demostraron que la IA identifica entre el 20% y el 40% de estos casos omitidos por radiólogos. En un análisis de 224 cánceres de intervalo utilizando INSIGHT DBT, otra herramienta aprobada por la FDA, Bahl comprobó que el algoritmo detectó casi un tercio de los casos analizados.

Impacto en los diagnósticos y la eficiencia

RadNet, que opera más de 400 consultorios de radiología en Estados Unidos, utiliza soluciones de IA diseñadas por su filial DeepHealth. Kees Wesdorp, director ejecutivo de DeepHealth, informó que estudios realizados con 570.000 pacientes evidenciaron un aumento del 21% en la detección de cáncer de mama gracias a IA.

Según informó Forbes, la radiología atraviesa un desafío estructural: falta de profesionales capacitados y extensos tiempos de interpretación, especialmente con la tomosíntesis mamaria digital o mamografía 3D.

La IA puede señalar zonas problemáticas y acortar los tiempos de análisis sin sacrificar precisión. Ensayos en Suecia y Alemania confirmaron que la IA puede sustituir al segundo radiólogo requerido en la normativa europea, manteniendo fiabilidad en los resultados.

Límites y confianza en la tecnología

A pesar del potencial, la IA requiere intervención humana. Bahl alertó sobre la posibilidad de falsos positivos por distorsiones mamarias postquirúrgicas: “En pacientes que han tenido cirugías previas, la mama puede presentar distorsiones que los algoritmos de IA interpretan como posibles signos de cáncer, lo que a menudo genera una puntuación de riesgo elevada”.

El debate sobre la autonomía de la IA plantea preguntas sobre responsabilidad y aceptación. “En Estados Unidos pensamos: ‘La IA va a reemplazar a los radiólogos porque solo interpretará mamografías sin nosotros’, pero eso no me preocupa. Es posible, pero no creo que sea algo inminente”, subrayó Bahl.

IA como aliada del enfoque personalizado

Connie Lehman, profesora de radiología en Harvard y fundadora de Clairity Breast, aclaró que la IA no sustituye a los radiólogos: “Los radiólogos aportan un criterio, un contexto clínico y una comunicación con el paciente que ningún algoritmo puede replicar”.

Además hizo énfasis en que “Clairity Breast amplía lo que podemos aprender de una sola prueba de detección de cáncer de mama. Con el tiempo, esto impulsará estrategias de detección más personalizadas, más equitativas y más eficaces para prevenir cánceres avanzados”.