LA IA AL SERVICIO DE LA DETECCION PRECOZ EN CANCER DE MAMA

La importancia crítica de la detección temprana en el cáncer de mama, cuenta con una tasa de curación superior al 99 % cuando se identifica temprano. La detección temprana se enfrenta a algunos desafíos, en particular la dificultad para identificar el cáncer en las mamografías, especialmente en mujeres con tejido mamario denso. Los senos densos, que están presentes en aproximadamente el 40% de las mujeres en los Estados Unidos, pueden ocultar los cánceres en las mamografías, de manera similar similares a encontrar un objeto en un cielo nublado.

La mamografía sigue siendo la primera línea de imágenes, con la mamografía 3D que proporciona capacidades de detección mejoradas. Para las mujeres con senos densos, se recomiendan modalidades de imagen adicionales como el ultrasonido e imágenes de resonancia magnética (RM). El ultrasonido actúa como un radar, penetrando en esas nubes para detectar anomalías, mientras que la resonancia magnética, aunque más costosa y mínimamente invasiva debido al uso del contraste, está reservada para pacientes de alto riesgo.

Son muy importantes las estrategias personalizadas de detección del cáncer de mama. Esta personalización implica evaluar los factores de riesgo individuales, como la densidad de los senos y la historia familiar, utilizando herramientas como la puntuación de Tyrer-Cuzick. La identificación de individuos de alto riesgo permite estrategias de vigilancia personalizadas, mejorando los esfuerzos de detección temprana.

Otro problema importante es el cumplimiento de la paciente con la evaluación anual. A pesar del potencial para salvar vidas de la mamografía y la ecografía, muchas pacientes evitan los exámenes de detección debido a molestias o miedo, y casi el 40% de las pacientes elegibles se saltan los exámenes anuales. Hay que enfatizar el papel de la educación en la superación de este obstáculo.

La IA contribuye a la detección del cáncer de mama al aumentar el número de revisiones de mamografías por los radiólogos. La IA mejora la sensibilidad, permitiendo la detección de más cánceres. Los falsos positivos, que se definen como casos en los que se sospecha cáncer pero no está presente, también se reducen cuando se utiliza la IA. Además, la IA proporciona evaluaciones de densidad mamaria consistentes y reproducibles, minimizando la variabilidad en las interpretaciones entre diferentes radiólogos. Esta consistencia es crucial para informar a los pacientes sobre su densidad mamaria, lo que afecta la tasa de éxito de la detección temprana.

La documentación del historial del paciente y la organización de los datos también pueden mejorarse mediante la IA, con el objetivo de un enfoque más personalizado de la detección del cáncer. Estos avances en IA se han acelerado en los últimos años, mejorando la precisión y la eficiencia de la detección del cáncer de mama al tiempo que alienta a las pacientes a mantenerse proactivas con sus exámenes de detección. De instarse a las pacientes a someterse a mamografías anuales y, para aquellas con senos densos, ecografías anuales, mientras entienden su riesgo personalizado para una atención mejorada.