Una IA logra por primera vez diagnosticar el cáncer de mama en un estudio científico

cáncer de mama
  • Una colaboración entre el Institut Curie (Francia) y la compañía israelí Ibex Medical Analytics ha demostrado el rendimiento, la fiabilidad y la aplicación clínica de un algoritmo de IA capaz de diagnosticar cánceres de mama durante las biopsias mamaria.
  • Además de distinguir los distintos tipos de tumor, el algoritmo bautizado como Galen Breast, permite definir el avance de la enfermedad, comparando las células cancerosas con las normales.

Por primera vez en el mundo, un algoritmo basado en inteligencia artificial ha sido validado clínicamente para el diagnóstico del cáncer de mama, uno de los tumores más frecuentes y mortales entre mujeres.

Esto significa que en breve los especialistas podrían contar con una herramienta de apoyo clave para una detección más rápida y precisa, orientar las decisiones de tratamiento y en última instancia mejorar las tasas de supervivencia de los pacientes.

Los resultados, publicados en la revista NPJ Breast Cancer, sugieren perspectivas prometedoras a la hora de abordar la enfermedad. El algoritmo, bautizado como Galen Breast, puede identificar 51 características específicas de las biopsias de mama, tras ser entrenado con más de 2 millones de muestras de imágenes por 18 especialistas.

"Quedé impresionado con los resultados del estudio, los niveles muy altos de precisión y la amplitud de las capacidades de detección que ofrece la tecnología de IA de Ibex, similares a las de los patólogos expertos", reconoce en un comunicado Stuart Schnitt, profesor en la Facultad de Medicina de Harvard quien participó en el estudio.

Diseñada por Ibex Medical Analytics, compañía israelí centrada en el diagnóstico del cáncer basado en IA, el uso de esta herramienta en la rutina clínica busca reducir los errores y mejorar la calidad del diagnóstico, identificando cánceres inicialmente pasados por alto por el patólogo revisor, informa el estudio.

El algoritmo diferencia entre subtipos de carcinomas invasivos y diferentes grados de carcinomas in situ. También permite automatizar procesos tediosos y complejos como la tasa de linfocitos en el tumor. — biomarcadores que permiten  distinguir cuando el número de linfocitos es mayor que el  de células tumorales. Lo que ayuda a determinar los tratamientos—.

Dirigido por la profesora Anne Vincent-Salomon, del Instituto Curie, y la doctora Judith Sandbank, de Maccabi Healthcare Services el trabajo informa además de la primera implementación de una solución de IA de este tipo en el uso clínico rutinario en un laboratorio de patología.

 

En el futuro podría detectar el riesgo de metástasis o de que reaparezca el cáncer 

Se estima que 1 de cada 8 mujeres españolas tendrá un cáncer de mama en algún momento de su vida, con cerca de 35.000 pacientes recibiendo un diagnóstico en 2022. A nivel mundial este tumor supone más de 2,2 millones de nuevos casos cada año.

Por el momento la aplicación clínica de Galen Breast se centra en la detección en biopsias mamarias en portaobjetos. 

En estas muestras de tejido fue capaz de de distinguir los distintos tipos de cáncer de mama el algoritmo permite definir el avance de la enfermedad, comparando las células cancerosas con las normales. También fue muy preciso a la hora de identificar factores pronósticos importantes.

Los trabajos futuros pretenden entrenarle para lograr detectar patología mamaria directamente en muestras quirúrgicas. 

"Este trabajo en curso pretende ampliar el alcance del software de IA para ayudar a los patólogos a diagnosticar los márgenes quirúrgicos (riesgo de recidiva local o metástasis), lo que a veces conduce a la extirpación de la mama", señala a Sciences et Avenir Marc Bollet, oncólogo y radioterapeuta del Instituto Francés de la Mama, que no participó en el estudio.

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