IA identifica con precisión cáncer de mama utilizando máquinas de ultrasonido portátiles de bajo costo

Los bultos en los senos a menudo se descubren accidentalmente durante los autoexámenes de mamas o los exámenes médicos profesionales. Las pruebas de detección del cáncer de mama pueden detectar cánceres antes de que un bulto sea palpable. Si bien la detección del cáncer se enfatiza en los países occidentales, los países de bajos y medianos ingresos con frecuencia carecen de acceso a programas de detección organizados y a tecnología. En estos países, el cáncer de mama generalmente se identifica como un bulto palpable. El ultrasonido puede contribuir significativamente a la detección temprana, lo que lleva a tratamientos más efectivos y menos invasivos, y mejores resultados. Un nuevo estudio descubrió que la inteligencia artificial (IA) puede analizar imágenes de masa mamaria obtenidas con máquinas de ultrasonido portátiles de bajo costo e identificar con precisión el cáncer, lo que podría ser beneficioso para el triaje en entornos con recursos limitados.

En un estudio multicéntrico, investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh (Pittsburgh, PA, EUA) inscribieron a participantes con al menos un bulto palpable en el seno. Se utilizaron máquinas de ultrasonido portátiles para obtener imágenes del sitio del bulto y el tejido adyacente, seguidas de imágenes de ultrasonido estándar. Un radiólogo realizó evaluaciones del Sistema de datos e informes de imágenes mamarias (BI-RADS). Después de las exclusiones, el software de IA analizó 758 masas en 300 mujeres (edad promedio de 50,0 años) como benignas, probablemente benignas, sospechosas o malignas (cancerosas). La edad promedio de las participantes osciló entre 18 y 92 años, y el diámetro medio de la lesión más grande fue de 13 mm (rango 2-54). De 758 masas, 360 (47,5 %) eran palpables y 56 (7,4 %) eran malignas.

La IA identificó con precisión al 96 % y al 98 % de las mujeres con cáncer utilizando imágenes de ultrasonido portátiles de bajo costo y de ultrasonido estándar, respectivamente. En el caso de las masas benignas, el 67 % podría haberse clasificado adecuadamente con ecografía estándar y el 38 % con ecografía portátil. Aunque la especificidad fue menor que con el equipo de atención estándar, la IA aplicada a la ecografía mamaria portátil tiene el potencial de reducir las referencias a hospitales especializados en aproximadamente la mitad en áreas con recursos limitados. Es importante tener en cuenta que los investigadores no entrenaron a la IA con imágenes del ultrasonido portátil. Además, la tecnología de ultrasonido portátil de bajo costo ha avanzado desde que se realizó el estudio. Los investigadores anticipan resultados aún mejores en el futuro con imágenes mejoradas y entrenamiento de IA.

"Nuestros resultados se muestran prometedores para el uso de la IA y el ultrasonido portátil en entornos de bajos recursos, incluidas áreas remotas o desatendidas en los Estados Unidos, para ayudar a mejorar la atención médica de los senos", dijo la autora principal del estudio, Wendie A. Berg, MD, Ph.D., profesora de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Pittsburgh. “Al reducir la cantidad de mujeres con bultos benignos que necesitan ser atendidas en instalaciones centrales y potencialmente someterse a una biopsia, los recursos de atención médica pueden enfocarse mejor en mujeres con cáncer y reducir los retrasos en el diagnóstico. Esto debería mejorar el acceso, la equidad en salud y los resultados para las mujeres”.

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