Aprovechando la inteligencia artificial, los investigadores han creado un modelo de riesgo de cáncer de mama basado en imágenes mamográficas digitales, cuyo objetivo es identificar a las personas con mayor riesgo a 10 años. El modelo superó a la herramienta clínica estándar actual para evaluar el riesgo a 10 años y fue capaz de identificar el 40 % de los cánceres de mama utilizando las directrices clínicas, lo que sugiere que podría integrarse en los protocolos de cribado existentes para mejorar las iniciativas de prevención primaria. A medida que aumenta la incidencia del cáncer de mama en todo el mundo, los médicos han apostado firmemente por la prevención mediante modificaciones del estilo de vida y herramientas de cribado como las mamografías. Conocidas como prevención primaria, estas tácticas funcionan mejor cuando se dirigen a las mujeres con mayor riesgo de desarrollar tumores. Los médicos suelen utilizar modelos de estilo de vida, como el modelo Tyrer-Cuzick v8, para identificar a estas pacientes, pero han surgido nuevos modelos basados en la inteligencia artificial que podrían superar su desempeño. Sin embargo, estos modelos de IA están diseñados principalmente para predecir el riesgo a corto plazo. Para satisfacer la necesidad de una herramienta de evaluación del riesgo a largo plazo, Mikael Eriksson y sus colegas crearon un modelo de riesgo basado en la IA a 10 años para el cáncer de mama invasivo e in situ. Recopilaron datos de mamografías digitales de un total de 8.696 personas de dos grandes cohortes en EE. UU. y Suecia entre 2010 y 2020, incluyendo a 1.633 pacientes con cáncer de mama. El modelo calculó unos riesgos globales a 10 años del 3,83 % y el 3,14 % para cada cohorte, respectivamente, y obtuvo un rendimiento prometedor al estimar el riesgo a 10 años de tumores invasivos. Además, superó tanto al modelo Tyrer-Cuzick-v8 como a un modelo de riesgo basado en IA a cinco años denominado Mirai a la hora de predecir casos de cáncer en el 10 % de las personas con mayor riesgo. Eriksson y sus colaboradores advierten de que la mayoría de los participantes en su estudio eran de ascendencia europea. «Esto pone de relieve la necesidad de evaluar más a fondo el modelo en poblaciones diversas y en el contexto de su uso previsto antes de considerar su aplicación clínica», señalan.
Para los periodistas interesados en tendencias, un estudio publicado el 20 de mayo en Science Advances presenta una puntuación de riesgo de cáncer de mama basada en IA y aplicada a mamografías, entrenada con datos de más de 226 000 mujeres de diversos orígenes étnicos, capaz de superar los sesgos basados en la raza o el origen étnico. Consulte el VancePak de esta semana para obtener información sobre la publicación sujeta a embargo. Una vez publicado, el artículo estará disponible en: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.ady3905
Además, un estudio publicado el 30 de abril en Science reveló que el modelo de lenguaje a gran escala OpenAI o1 podía superar a un amplio grupo de médicos humanos en razonamiento clínico y en tareas como el diagnóstico y la evaluación de pacientes en urgencias: https://www.science.org/doi/10.1126/science.adz4433
