Un equipo internacional de investigadores, en el que han participado el CSIC, la Universidad de Valencia y la Universitat Politècnica de València, ha desarrollado un sistema basado en técnicas de inteligencia artificial que ayuda a un mejor diagnóstico del cáncer de mama. Con una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta de este tipo de sistemas, ayudará también a reducir los falsos positivos.
Gracias al empleo de técnicas como las redes neuronales y los algoritmos predictivos, este nuevo dispositivo reduce el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y da información sobre la presencia de cáncer. De esta forma, va un paso más allá con respecto a los métodos actuales de asistencia que emplean los radiólogos, que se limitan a detectar las zonas potencialmente sospechosas en la imagen.
Según sostienen los investigadores, este nuevo sistema ayudará a reducir los falsos positivos en todos los rangos de edad y, al minimizar las falsas alarmas, también evitará que sea necesario realizar pruebas más lesivas para las pacientes. Es decir, que supondría también un ahorro de costes clínicos que permitiría incorporar nuevos grupos de riesgo a las campañas de detección. En este sentido, el investigador Francisco Albiol ha explicado que “además, si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia”.
Otra de las principales aportaciones de este nuevo sistema reside en que ayuda a la detección precoz del cáncer de mama, que puede resultar clave para el paciente. En opinión de Albiol, “por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes. De ahí que el algoritmo que hemos desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicional”.
Proyecto internacional
La investigación ha contado con la participación de grupos científicos de otros siete centros internacionales. De hecho, el origen de este trabajo está en los DREAM Challenges, es decir, retos a la comunidad científica ligados a la biología y la medicina. En este caso, además de los científicos españoles, también han participado algunas de las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer, así como multinacionales como IBM y Amazon.
De esta forma, los investigadores han podido acceder a datos de pacientes facilitados por instituciones médicas de EEUU. Un hecho que ha resaltado Albiol ya que “para poder emplear a gran escala este tipo de tecnologías es necesario generar y mantener colecciones locales de datos de pacientes que representen de forma general la composición étnica, nutricional y económica de un sistema de salud”.
Fuente: Innovaspain
