Aplican inteligencia artificial para un mejor diagnóstico de las mamografías

Un equipo médico y técnico del Hospital Italiano de Buenos Aires creó una red neuronal que ofrece mayor precisión en los resultados y mejora la calidad de los informes en casos en que la densidad mamaria enmascara el tumor y se convierte en un factor de riesgo independiente para desarrollar la enfermedad

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La evaluación de la densidad mamaria generalmente se realiza en función de la cantidad de tejido fibroglandular en relación con el tejido graso presente en la mamografía (Shutterstock)
La evaluación de la densidad mamaria generalmente se realiza en función de la cantidad de tejido fibroglandular en relación con el tejido graso presente en la mamografía (Shutterstock)

El Hospital Italiano de Buenos Aires desarrolló un proyecto para la evaluación de la densidad mamaria en imágenes, implementando inteligencia artificial (IA) a través de una red neuronal entrenada y validada en la institución. De esta manera los profesionales cuentan con un recurso adicional al momento de realizar el análisis y el reporte del estudio.

La densidad mamaria es la cantidad de tejido glandular que conforma la mama. Esta densidad es evaluada mediante una mamografía. El tejido mamario normal está compuesto por tejido glandular, conductos galactóforos, tejido de sostén (de color blanco en la mamografía), y tejido graso (se visualiza en distintos tonos de grises). La densidad mamaria puede enmascarar (ocultar) el cáncer en la mamografía y es un factor de riesgo independiente para desarrollar la enfermedad.

En la actualidad, el análisis de un paciente y la decisión de un tratamiento adecuado se volvieron más complejos debido al aumento exponencial de los datos disponibles que superan ampliamente la capacidad de procesamiento del cerebro humano. El avance tecnológico en la inteligencia artificial permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos que, combinados con la aplicación de redes neuronales capaces de aprender y crear reglas, culmina en la generación de algoritmos exactos para asistir al profesional en la toma de decisiones clínicas. Se logra de esta manera mayor eficiencia que el cerebro humano y se modifican ciertos aspectos del trabajo médico.

El proyecto de densidad mamaria tiene como objetivo la implementación de una red neuronal –llamada Artemisia en honor a Artemisia Gentileschi, la primera mujer que integró la Accademia di Arte del Disegno de Florencia, Italia– y trabajaron en la iniciativa de manera conjunta un equipo médico y un equipo técnico, liderados por la doctora Karina Pesce, jefa de la Sección Diagnóstico e Intervencionismo Mamario del Servicio de Diagnóstico por Imágenes, y el jefe del Departamento de Informática en Salud, Daniel Luna. La iniciativa contó con la colaboración de especialistas del área y fue coordinada por el equipo del Programa de IA en Salud del hospital.

La densidad mamaria puede enmascarar (ocultar) el cáncer en la mamografía y es un factor de riesgo independiente para desarrollar la enfermedad (Shutterstock)
La densidad mamaria puede enmascarar (ocultar) el cáncer en la mamografía y es un factor de riesgo independiente para desarrollar la enfermedad (Shutterstock)

La evaluación de la densidad mamaria generalmente se realiza en función de la apariencia mamográfica, es decir, de la cantidad de tejido fibroglandular en relación con el tejido graso presente en la mamografía. “Actualmente la cantidad de tejido fibroglandular que posee una mujer es evaluado por el médico radiólogo, mediante el análisis visual de la apariencia que presenta en la mamografía –explicó Pesce–. Esta es una evaluación subjetiva, que conlleva variaciones en los resultados entre los distintos médicos que analizan una misma mamografía y, también, en un mismo médico cuando vuelve a evaluarla un tiempo después. En este sentido, la inteligencia artificial aplicada al análisis de la densidad mamaria es sumamente útil ya que contribuye a lograr diagnósticos más precisos”.

Para llevar a cabo el proyecto, se apuntó al desarrollo de la red neuronal buscando la mayor precisión posible en sus resultados; es decir, en la categorización de la densidad mamaria correcta. En segundo término, se incluyó a Artemisia en el flujo de trabajo de los especialistas que informan mamografías integrándola a los sistemas actuales convirtiéndose en una herramienta más para mejorar la calidad del informe.

El desafío que enfrentan hoy los especialistas en informática en salud consiste, en primer lugar, en producir y perfeccionar algoritmos que den soporte al profesional; y, en segundo término, acompañarlo en su nueva función de validar e incorporar estos nuevos recursos en su práctica médica diaria, en pos del cuidado de la salud.

El tejido mamario normal está compuesto por tejido glandular, conductos galactóforos, tejido de sostén y tejido graso (Shutterstock)
El tejido mamario normal está compuesto por tejido glandular, conductos galactóforos, tejido de sostén y tejido graso (Shutterstock)

En el ámbito local, el informe “Tecnologías de IA en Salud” –que elaboró este año el Ministerio de Educación, Cultura, Ciencia y Tecnología de la Nación– destaca que las principales instituciones que investigan en esta especialidad son Conicet, Universidad de Buenos Aires, Universidad del Centro de la Provincia de Buenos Aires, el Hospital Italiano de Buenos Aires y la Comisión de Investigaciones Científicas.

Durante la próxima década, la inteligencia artificial permitirá a los profesionales médicos rendir a niveles más altos que los posibles sin ayuda, sintetizando datos complejos que en el pasado podrían haber requerido un equipo multidisciplinario. A medida que la inteligencia artificial asuma este rol, los médicos tendrán más tiempo para participar en el arte de la medicina.

El Programa de Inteligencia Artificial en Salud del Hospital Italiano de Buenos Aires (pIASHIBA) fue creado en 2018 por el Departamento de Informática en Salud. Su objetivo es investigar las posibles aplicaciones de IA en el ámbito de la salud y desarrollar e integrar estas herramientas en los procesos de atención médica. Lleva adelante diversos proyectos, como el desarrollo de herramientas para la asistencia a profesionales en el diagnóstico de una determinada patología o factor de riesgo, la predicción de los tiempos de espera en la atención de pacientes o reconocimiento facial para identificación de pacientes.

El equipo que trabaja en el programa está conformado por profesionales de diferentes disciplinas –médicos clínicos, radiólogos e informáticos; licenciados en enfermería; bioingenieros; ingenieros en sistemas y licenciados en informática–.

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