IA descubre enfermedades cardíacas ocultas y predice riesgo de la mujer de desarrollar cáncer de mama

Investigaciones recientes han revelado que los depósitos de calcio en los vasos sanguíneos de la mama están relacionados con el endurecimiento de las arterias cardiovasculares. Los estudios han demostrado que las mujeres con calcificaciones arteriales mamarias (CAM) enfrentan un riesgo 51 % mayor de enfermedad cardíaca. Ahora, nuevos estudios han validado la capacidad de una solución impulsada por inteligencia artificial (IA) para descubrir enfermedades cardíacas o vasculares ocultas, así como predecir el riesgo de una mujer de desarrollar cáncer de mama en los próximos uno o dos años a partir de una sola mamografía.

iCAD, Inc. (Nashua, NH, EUA) ha combinado la IA con la detección asistida por computadora (AI CAD) en su ProFound Breast Health Suite. Esta plataforma de software es capaz de analizar una sola mamografía para detectar tanto el cáncer de mama como las enfermedades cardíacas, las dos principales causas de muerte en las mujeres. ProFound AI no solo mejora la precisión y la eficiencia del flujo de trabajo clínico, sino que también acelera la entrega de resultados a las pacientes. La capacidad del software para informar sobre la calcificación arterial, acompañada de imágenes fáciles de comprender que ilustran los niveles de calcificación, permite a las mujeres consultar con sus médicos sobre su salud cardiovascular y cualquier intervención necesaria.

Un estudio prospectivo de 15 sitios, que examinó mamografías de detección 2D de 15.785 mujeres asintomáticas de entre 20 y 97 años, encontró que el algoritmo de IA de ProFound Heart Health detectó con precisión CAM en las mamografías. Como se anticipó, se encontró que la prevalencia y extensión de los depósitos de calcio aumentan con la edad. Además, en un estudio retrospectivo, se evaluó la eficacia de la herramienta ProFound Risk para mamografías 2D para identificar mujeres con un riesgo elevado de desarrollar cáncer de mama en los siguientes dos años, basándose en cambios sutiles en sus mamografías.

En el segundo estudio, ProFound Risk analizó mamografías de 53.453 mujeres que habían recibido resultados normales de sus radiólogos dos años antes. El software identificó al 42,8 % de estas mujeres, es decir, 22.878 pacientes, con mayor riesgo de cáncer de mama. Posteriormente se validaron las predicciones realizadas por ProFound Risk. Se encontró que las mujeres que desarrollaron cáncer de mama dentro de los dos años posteriores a su mamografía tenían un riesgo promedio 2,4 veces mayor que aquellas que no desarrollaron cáncer. Además, el riesgo promedio de cánceres invasivos era mayor que el de carcinoma ductal in situ (CDIS), una forma de cáncer menos agresiva que se desarrolla en los conductos galactóforos.

"Actualmente, los radiólogos dependen de la detección visual de las calcificaciones de las arterias mamarias, lo que lleva mucho tiempo y conduce a un subregistro nacional de resultados de CAM en los informes de mamografía", explicó el Dr. Chirag Parghi, MD, director médico de Solis Mammography y pionero en el uso de mamografía para evaluar CAM. “Nuestro estudio sugiere que la IA puede estandarizar la detección de CAM a gran escala, acelerando el proceso de medición y reduciendo las variaciones entre revisores. Al estandarizar los informes de CAM, la IA aumenta la facilidad para identificar a las mujeres que pueden beneficiarse de exámenes cardiovasculares adicionales”.

"Nuestros hallazgos sugieren que la IA permite a los radiólogos identificar a las mujeres que se beneficiarían de exámenes de detección más frecuentes, o sugerir exámenes complementarios, sin conducir a un sobrediagnóstico", afirmó el Dr. Axel Gräwingholt, MD, jefe de exámenes de mamografía en Radioologie am Theatre en Alemania. “ProFound Risk identifica con precisión a las mujeres con alto riesgo de padecer cáncer de mama y, al mismo tiempo, nos ayuda a descubrir cánceres pequeños, sutiles y agresivos que a menudo pasan desapercibidos a simple vista. Creemos que esta tecnología podría mejorar en gran medida la eficacia de las estrategias de detección del cáncer de mama en todo el mundo”.

Enlaces relacionados:
iCAD, Inc.

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