Una nueva forma de utilizar la inteligencia artificial (IA) puede predecir el cáncer de mama con 5 años de antelación con una precisión muy alta y, a diferencia de los modelos de IA anteriores, los científicos saben cómo funciona.
El nuevo sistema de inteligencia artificial, llamado AsymMirai, simplifica los modelos anteriores al comparar únicamente las diferencias entre los senos derecho e izquierdo para predecir el riesgo. Potencialmente podría salvar vidas, evitar pruebas innecesarias y ahorrar dinero al sistema de salud.
Mirai, un algoritmo basado en el aprendizaje profundo de última generación para predecir el riesgo de cáncer de mama a corto plazo, supera a los modelos de riesgo clínico estándar. Sin embargo, Mirai es una caja negra, con el riesgo de depender demasiado del algoritmo y realizar diagnósticos incorrectos.
Con el objeto de Identificar si la disimilitud bilateral sustenta el proceso de razonamiento de Mirai; crear un modelo simplificado e inteligible, AsymMirai, utilizando la disimilitud bilateral; y determinar si AsymMirai puede aproximarse al rendimiento de Mirai en la predicción del riesgo de cáncer de mama a 1 a 5 años, científicos el Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Duke, Durham, Carolina del Norte, realizaron el presente estudio que describe el modelo cuyo artículo esta publicado en Radiology.¹
Una de cada ocho mujeres desarrollará cáncer de mama invasivo y 1 de cada 39 morirá a causa de él. Las mamografías pasan por alto alrededor del 20% de los cánceres de mama.
Según La Dra. Vivianne Freitas radióloga de la Universidad de Toronto, Canadá, el modelo podría ayudar a los médicos a llevar la idea, a menudo abstracta de la IA, a la cabecera del paciente de una manera significativa, esto marca un nuevo capítulo en el campo de la IA, hace que la IA sea más tangible y comprensible, mejorando así su potencial de aceptación.2
Donnelly, primer autor del artículo, describió AsymMirai como una versión más simple, transparente y fácil de usar de Mirai, un modelo de IA innovador que fue noticia en 2021 con su promesa de determinar con una precisión sin precedentes si es probable que una paciente tenga cáncer de mama en los próximos 5 años.
Mirai identificó hasta el doble de diagnósticos futuros de cáncer que la calculadora de riesgo convencional Tyrer-Cuzick. También mantuvo la precisión en un conjunto diverso de pacientes, una ventaja notable para dos campos (IA y atención médica) conocidos por ofrecer resultados más pobres para las minorías.
Tyrer-Cuzick y otras calculadoras de riesgo de baja tecnología utilizan los antecedentes personales y familiares para calcular estadísticamente el riesgo. Mirai, analiza innumerables fragmentos de datos sin procesar incrustados en una mamografía para descifrar patrones que los ojos de un radiólogo pueden no captar. Cuatro imágenes, que incluyen dos ángulos de cada mama, se introducen en el modelo, que produce una puntuación entre 0 y 1 para indicar el riesgo de la persona de contraer cáncer de mama en 1, 3 o 5 años. Incluso los creadores de Mirai han admitido que no sabían exactamente cómo llega a esa puntuación, un hecho que ha alimentado la indecisión entre los médicos.
Los investigadores pudieron descifrar el código de la "caja negra" de Mirai, encontrando que sus puntuaciones se determinaron en gran medida mediante la evaluación de diferencias sutiles entre el tejido mamario derecho y el tejido mamario izquierdo. Sabiendo esto, el equipo de investigación simplificó el modelo para predecir el riesgo basándose únicamente en la "disimilitud bilateral local". Así nació AsymMirai.
El equipo usó AsymMirai para mirar hacia atrás a > 200,000 mamografías de casi 82,000 pacientes. Descubrieron que funcionaba casi tan bien como su predecesor, asignando un mayor riesgo a aquellos que desarrollarían cáncer el 66% de las veces (frente al 71% de Mirai). En los pacientes en los que notó la misma asimetría varios años seguidos, funcionó aún mejor, con un 88% de probabilidades de dar a las personas que desarrollarían cáncer más adelante una puntuación más alta que a las que no lo harían.
"Descubrimos que podemos, con una precisión sorprendentemente alta, predecir si una mujer desarrollará cáncer en los próximos 1 a 5 años basándonos únicamente en las diferencias localizadas entre el tejido mamario izquierdo y derecho", dijo Donnelly.
Los investigadores señalan que pueden imaginar un día en el que los radiólogos puedan usar el modelo para ayudar a desarrollar estrategias de detección personalizadas para los pacientes. Los médicos pueden aconsejar a las personas con puntuaciones más altas que se sometan a pruebas de detección con más frecuencia de lo que sugieren las directrices, complementen las mamografías con una resonancia magnética y vigilen de cerca los puntos problemáticos identificados por la IA. Para las personas con un riesgo realmente bajo, tal vez se les pudiera ahorrar un examen anual que no es muy agradable y podría no ser necesario.
Referencias
Jon Donnelly, Luke Moffett, Alina Jade Barnett, Hari Trivedi, Fides Schwartz, José Lo, Cynthia Rudin. AsymMirai: Modelo de aprendizaje profundo basado en mamografía interpretable para la predicción del riesgo de cáncer de mama a 1 a 5 años. Radiology. 2024. 310 (3). https://doi.org/10.1148/radiol.232780.
Vivianne Freitas. Lanzamiento de una nueva era de inteligencia artificial en el cuidado de la salud. Radiology. 2024. 310 (3). https://doi.org/10.1148/radiol.240474
Opmerkingen