Desarrollan un nuevo sistema de diagnóstico de cáncer de mama que reduce los falsos positivos
El novedoso método ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta de este tipo de sistemas y será de gran utilidad en la práctica clínica.
Según los investigadores, los métodos actuales de asistencia que emplean los radiólogos se limitan a detectar las zonas potencialmente sospechosas en la imagen.
Sin embargo, este dispositivo es capaz de reducir el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer. Lo consigue basándose en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos, según informó este jueves el CSIC.
Las mamografías son pruebas diagnósticas que llevan años demostrando su eficacia en la detección precoz del cáncer de mama, uno de los tumores de mayor incidencia en los países desarrollados.
El nuevo sistema puede reducir los falsos positivos en todos los rangos de edad y, al minimizar las falsas alarmas, evitar que haya que realizar pruebas más lesivas para las mujeres.
Se trata, además, de una reducción de los costes clínicos que permitirían incorporar nuevos grupos de riesgo a las campañas de detección.
Además, si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsiaâ, destacó Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular.
Por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes. De ahí que el algoritmo que hemos desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicionalâ, agregó Albiol.
Actualmente, los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica. Una de las posibilidades más sencillas sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles, explicó el experto.
El sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama desarrollado es resultado del Digital Mammography DREAM Challenges, un proyecto mundial impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon.
El objetivo es mejorar la detección del cáncer de mama mediante la interpretación de la mamografía con técnicas de inteligencia artificial. El proyecto ha contado con la participación de 120 equipos multidisciplinares, el del Instituto de Física Corpuscular y la Universidad Politécnica de Valencia ha sido el único representante español.