Una IA predice el riesgo de cáncer de mama a 4 años de una mamografía

Un nuevo algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) puede estimar el riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de mama en los próximos cuatro años, tras una mamografía con resultado negativo. El sistema, desarrollado por el consorcio BRAIx y entrenado con casi 400.000 mamografías, promete personalizar intervalos de análisis y reducir falsos positivos.

Un estudio publicado hoy en la revista The Lancet Digital Health muestra que una herramienta basada en IA puede estimar con precisión el riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de mama, en los cuatro años siguientes a una mamografía aparentemente normal. El cáncer de mama es la neoplasia más frecuente a nivel global, con alrededor de 2.3 millones de nuevos casos diagnosticados cada año.

Según una nota de prensa, el algoritmo, desarrollado por el consorcio BRAIx e investigadores de la Universidad de Melbourne, en Australia, asigna a cada mujer una puntuación de riesgo continua, entre 0 y 99.9. En las pruebas realizadas, el sistema detectó que casi una de cada diez mujeres situadas en el 2 % superior de la escala fue diagnosticada con cáncer de mama en ese período, a pesar de haber recibido un diagnóstico inicial negativo.

El potencial de la IA para concretar avances contra el cáncer de mama

La investigación se basó en un amplio conjunto de imágenes: el modelo se entrenó con alrededor de 397.000 mamografías y se validó de forma independiente con datos de casi 96.000 mujeres en Australia. Además, se confirmó en una cohorte sueca de más de 4.500 mujeres. Esas cifras aportan rigor estadístico y reducen el riesgo de sobreajuste, uno de los problemas habituales en estudios de IA en imagen médica.

El proyecto BRAIx se centra en algoritmos que analizan características sutiles en las mamografías, que los ojos humanos no siempre perciben. La idea es convertir estos estudios de rutina en un “biomarcador automatizado”, que permita estratificar a la población según riesgo y personalizar la frecuencia y la intensidad del seguimiento.

En teoría, las mujeres con puntuaciones muy altas podrían recibir pruebas complementarias, como resonancia magnética o mamografía con contraste, y controles más frecuentes. En tanto, las de riesgo bajo podrían espaciar los controles, reduciendo falsos positivos, biopsias innecesarias y ansiedad.

Diagnósticos más rápidos y más precisos

"El estudio no usa la IA solo para detectar cáncer, sino que la convierte en una herramienta de estratificación de riesgo poblacional. Esto tiene implicaciones prácticas importantes para la implementación de un cribado personalizado, un uso racional de pruebas de mayor coste como la mamografía con contraste o resonancia magnética y una potencial reducción del sobrediagnóstico", indicó a Science Media Centre el especialista Ignacio Miranda Gómez, del International Breast Cancer Center (IBCC) y el Centro Médico Teknon de Barcelona, quien no participó de la investigación.

El hallazgo se suma a otros avances que muestran el potencial de la IA en este tipo de estudios preventivos. Algunos ensayos recientes sugieren que la integración de IA en circuitos de lectura puede aumentar la detección de cánceres relevantes y reducir la carga de trabajo de los especialistas, aunque la implementación debe hacerse de manera vigilada y con monitorización humana.