{"id":17094,"date":"2023-04-03T09:50:19","date_gmt":"2023-04-03T16:50:19","guid":{"rendered":"https:\/\/peninsula360press.com\/?p=17094"},"modified":"2023-04-03T09:50:20","modified_gmt":"2023-04-03T16:50:20","slug":"artificial-intelligence-helps-predict-breast-cancer","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/peninsula360press.com\/en\/artificial-intelligence-helps-predict-breast-cancer\/","title":{"rendered":"Artificial intelligence helps predict breast cancer up to 5 years in advance"},"content":{"rendered":"
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Image: MIT<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

A pesar de los grandes avances en gen\u00e9tica e im\u00e1genes modernas, el diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de mama toma por sorpresa a la mayor\u00eda de los pacientes. Para algunos, llega demasiado tarde. El diagn\u00f3stico tard\u00edo significa tratamientos agresivos, resultados inciertos y m\u00e1s gastos m\u00e9dicos, por lo que la detecci\u00f3n de pacientes ha sido un pilar central de la investigaci\u00f3n de la enfermedad que, se estima, tendr\u00e1 300 mil 590 nuevos casos este 2023, y cobrar\u00e1 la vida de 43 mil 700 personas.<\/p>\n\n\n\n

Con eso en mente, un equipo del Laboratorio de Ciencias de la Computaci\u00f3n e Inteligencia Artificial \u2012CSAIL\u2012 del Instituto Tecnol\u00f3gico de Massachussets<\/a> \u2012MIT\u2012 y el Hospital General de Massachusetts \u2012MGH\u2012, ha creado un nuevo modelo de aprendizaje profundo donde la Inteligencia Artificial ayuda a predecir c\u00e1ncer, a partir de una mamograf\u00eda, si es probable que un paciente desarrolle c\u00e1ncer de mama hasta cinco a\u00f1os en el futuro. <\/p>\n\n\n\n

Entrenado en mamograf\u00edas y resultados conocidos de m\u00e1s de 60 mil pacientes con MGH, el modelo aprendi\u00f3 los patrones sutiles en el tejido mamario que son precursores de tumores malignos.<\/p>\n\n\n\n

La profesora del MIT, Regina Barzilay, sobreviviente de c\u00e1ncer de mama, dice que la esperanza es que sistemas como estos permitan a los m\u00e9dicos personalizar los programas de detecci\u00f3n y prevenci\u00f3n a nivel individual, haciendo que el diagn\u00f3stico tard\u00edo sea una reliquia del pasado.<\/p>\n\n\n\n

Aunque se ha demostrado que la mamograf\u00eda reduce la mortalidad por c\u00e1ncer de mama , existe un debate continuo sobre la frecuencia con la que se deben realizar las pruebas de detecci\u00f3n y cu\u00e1ndo comenzar. <\/p>\n\n\n\n

Mientras que la Sociedad Estadounidense del C\u00e1ncer recomienda la detecci\u00f3n anual a partir de los 45 a\u00f1os, el Grupo de trabajo preventivo de EE. UU. recomienda la detecci\u00f3n cada dos a\u00f1os a partir de los 50 a\u00f1os.<\/p>\n\n\n\n

\u00abEn lugar de adoptar un enfoque \u00fanico para todos, podemos personalizar las pruebas de detecci\u00f3n en funci\u00f3n del riesgo de una mujer de desarrollar c\u00e1ncer\u00bb, se\u00f1al\u00f3 Barzilay. \u00abPor ejemplo, un m\u00e9dico podr\u00eda recomendar que un grupo de mujeres se realice una mamograf\u00eda cada dos a\u00f1os, mientras que otro grupo de mayor riesgo podr\u00eda realizarse una resonancia magn\u00e9tica complementaria\u00bb.<\/p>\n\n\n\n

Barzilay es profesora de Electr\u00f3nica Delta en CSAIL y del Departamento de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n en el MIT y miembro del Instituto Koch para la Investigaci\u00f3n Integral del C\u00e1ncer en el MIT.<\/p>\n\n\n\n

El modelo del equipo fue significativamente mejor para predecir el riesgo que los enfoques existentes: coloc\u00f3 con precisi\u00f3n al 31 por ciento de todos los pacientes con c\u00e1ncer en su categor\u00eda de mayor riesgo, en comparaci\u00f3n con solo el 18 por ciento de los modelos tradicionales.<\/p>\n\n\n\n

C\u00f3mo funciona<\/p>\n\n\n\n

Desde el primer modelo de riesgo de c\u00e1ncer de mama de 1989, el desarrollo ha sido impulsado en gran medida por el conocimiento humano y la intuici\u00f3n de cu\u00e1les podr\u00edan ser los principales factores de riesgo, como la edad, los antecedentes familiares de c\u00e1ncer de mama y de ovario, los factores hormonales y reproductivos y la densidad mamaria.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, la mayor\u00eda de estos marcadores solo se correlacionan d\u00e9bilmente con el c\u00e1ncer de mama. Como resultado, dichos modelos a\u00fan no son muy precisos a nivel individual, y muchas organizaciones contin\u00faan sintiendo que los programas de detecci\u00f3n basados \u200b\u200ben el riesgo no son posibles, dadas esas limitaciones.<\/p>\n\n\n\n

En lugar de identificar manualmente los patrones en una mamograf\u00eda que provocan futuros c\u00e1nceres, el equipo del MIT\/MGH entren\u00f3 un modelo de aprendizaje profundo para deducir los patrones directamente de los datos. Usando informaci\u00f3n de m\u00e1s de 90 mil mamograf\u00edas, el modelo detect\u00f3 patrones demasiado sutiles para que los detecte el ojo humano.<\/p>\n\n\n\n

Detecci\u00f3n m\u00e1s equitativa del c\u00e1ncer<\/p>\n\n\n\n

El proyecto tambi\u00e9n tiene como objetivo hacer que la evaluaci\u00f3n de riesgos sea m\u00e1s precisa para las minor\u00edas raciales, en particular. Muchos de los primeros modelos se desarrollaron en poblaciones blancas y eran mucho menos precisos para otras razas. <\/p>\n\n\n\n

Mientras tanto, el modelo MIT\/MGH es igualmente preciso para mujeres blancas y afrodescendientes, lo cual es muy importante dado que se ha demostrado que estas \u00faltimas tienen un 42 por ciento m\u00e1s de probabilidades de morir de c\u00e1ncer de mama debido a una amplia gama de factores que pueden incluir diferencias en la detecci\u00f3n y el acceso a la atenci\u00f3n m\u00e9dica.<\/p>\n\n\n\n

Barzilay dice que su sistema tambi\u00e9n podr\u00eda alg\u00fan d\u00eda permitir a los m\u00e9dicos usar mamograf\u00edas para ver si los pacientes tienen un mayor riesgo de tener otros problemas de salud, como enfermedades cardiovasculares u otros tipos de c\u00e1ncer. <\/p>\n\n\n\n

Los investigadores est\u00e1n ansiosos por aplicar los modelos a otras enfermedades y dolencias, y especialmente a aquellas con modelos de riesgo menos efectivos, como el c\u00e1ncer de p\u00e1ncreas.<\/p>\n\n\n\n

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