Desde hace mucho tiempo, especialistas comenzaron a trabajar en buscar formas de detectar de manera temprana del cáncer de mama; sin embargo, aún a gran parte de las mujeres las toma por sorpresa. Ahora se abre una nueva oportunidad, porque investigadores encontraron un modelo basado en inteligencia artificial que ayuda a diagnosticarlo cinco años antes de que se presente.
El cáncer de mama es el que tiene mayor prevalencia en México. De acuerdo con Global Cancer Observatory, el año pasado se registraron 190 mil 667 nuevos casos de cáncer, 27 mil 283 fueron de seno.
Especialistas coinciden en que es fundamental lograr un diagnóstico temprano del cáncer de mama, ya que cuando se detecta en etapas avanzadas es necesario emplear tratamientos más agresivos e invasivos, y con menos posibilidad de que se logren los resultados deseados.
Partiendo de esta necesidad, el equipo del Laboratorio de Inteligencia Artificial del Massachusetts Institute of Technology (MIT) y del Hospital General de Massachusetts (MGH) utilizaron la inteligencia artificial para crear un modelo de aprendizaje profundo que puede predecir a partir de una mastografía si es probable que un paciente desarrolle cáncer de mama en los próximos cinco años, lo que abre una puerta de oportunidad.
¿Cómo detectan si alguien puede tener cáncer de mama en el futuro?
Los investigadores explican que el modelo que diseñaron fue entrenado con mamografías y resultados conocidos de más de 60 mil pacientes, por lo que aprendió a reconocer los patrones sutiles en el tejido mamario que son precursores de tumores malignos.
Regina Barzilay, académica del MIT y sobreviviente de cáncer de mama, destaca que la esperanza es que estos sistemas permitan a los médicos personalizar los programas de detección y prevención a nivel individual, haciendo del diagnóstico.
Es importante recordar que es recomendable realizarse la mastrografía al menos una vez al año a partir de los 40 años, con el fin de detectar a tiempo si existe algún tumor. Esta tecnología de diagnóstico temprano sólo se encuentra en el MIT, en Estados Unidos, pero esperemos que en el futuro llegue a México.
