Herramienta de IA clasifica de manera precisa y consistente la densidad mamaria en mamografías

La densidad del seno refleja la cantidad de tejido fibroglandular en el seno que se ve comúnmente en las mamografías. La alta densidad mamaria es un factor de riesgo de cáncer de mama independiente y su efecto de enmascaramiento de las lesiones subyacentes. Ahora, una herramienta de inteligencia artificial (IA) puede clasificar de manera precisa y consistente la densidad mamaria en las mamografías.

En la práctica clínica, la densidad mamaria se evalúa visualmente en mamografías de dos vistas, más comúnmente con la escala de cuatro categorías del Sistema de Datos e Informes de Imágenes Mamarias del Colegio Americano de Radiología (BI-RADS), que van desde la Categoría A para mamas casi totalmente grasas hasta Categoría D para extremadamente denso. El sistema tiene limitaciones, ya que la clasificación visual es propensa a la variabilidad inter e intraobservador. Para superar esta variabilidad, los investigadores del Centro Diagnostico Italiano (Milán, Italia) desarrollaron un software para la clasificación de la densidad mamaria basado en el aprendizaje profundo con redes neuronales convolucionales, un tipo sofisticado de IA capaz de discernir patrones sutiles en las imágenes más allá de las capacidades del ojo humano.

Los investigadores entrenaron el software, conocido como TRACE4BDensity, bajo la supervisión de siete radiólogos experimentados que evaluaron visualmente de forma independiente 760 imágenes mamográficas. La validación externa de la herramienta fue realizada por los tres radiólogos más cercanos al consenso sobre un conjunto de datos de 384 imágenes mamográficas obtenidas de un centro diferente. TRACE4BDensity mostró una precisión del 89 % al distinguir entre tejido mamario de baja densidad (categorías A y B de BI-RADS) y de alta densidad (categorías C y D de BI-RADS), con una concordancia del 90 % entre la herramienta y los tres lectores. Todos los desacuerdos estaban en categorías BI-RADS adyacentes. Según los investigadores, una herramienta de este tipo sería particularmente valiosa, ya que la detección del cáncer de mama se vuelve más personalizada, y la evaluación de la densidad representa un factor importante en la estratificación del riesgo. Los investigadores planean estudios adicionales para comprender mejor todas las capacidades del software.

“El valor particular de esta herramienta es la posibilidad de superar la reproducibilidad subóptima de la clasificación de densidad humana visual que limita su uso práctico”, dijo el coautor del estudio Sergio Papa, MD, del Centro Diagnostico Italiano en Milán. “Tener una herramienta robusta que proponga la asignación de densidad de forma estandarizada puede ayudar mucho en la toma de decisiones.

"Una herramienta como TRACE4Bdensity puede ayudarnos a aconsejar a las mujeres con senos densos que, después de una mamografía negativa, se realicen exámenes complementarios con ultrasonido, resonancia magnética o mamografía con contraste", dijo el coautor del estudio, Francesco Sardanelli, MD, del Istituto di Ricovero e Cura a Carattere Scientifico Policlinico San Donato.

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