Herramienta de reconstrucción con IA acelera la RM mamaria dinámica y mejora la detección del cáncer
Actualizado el 04 Jul 2026
El cáncer de mama afecta a unas 2.3 millones de personas cada año, lo que genera una demanda sostenida de imágenes precisas. La resonancia magnética (RM) dinámica es muy sensible, pero las adquisiciones lentas dificultan el seguimiento en tiempo real de la cinética del contraste y ponen a prueba la capacidad de los escáneres. Los estudios prolongados también pueden afectar la comodidad del paciente y el rendimiento asistencial.
Para ayudar a abordar este desafío, ahora los investigadores han desarrollado un enfoque habilitado por inteligencia artificial que acelera la resonancia magnética dinámica de mama sin perder detalle diagnóstico.
Llamado ELITE, el método fue desarrollado por Technion - Instituto Tecnológico de Israel en colaboración con investigadores estadounidenses. Combina modelado matemático avanzado con una red neuronal profunda (ResNet) entrenada para suprimir ruido y artefactos. El sistema también reconstruye la información faltante a partir de mediciones submuestreadas para preservar el detalle espacial a alta velocidad. Los exámenes tradicionales producen una imagen cada uno o dos minutos, mientras que ELITE genera aproximadamente una imagen por segundo.
La RM dinámica se utiliza principalmente para el cribado de mujeres con alto riesgo de cáncer de mama y se destaca por una precisión superior al 90%, en comparación con aproximadamente 50%–60% para la ecografía y la mamografía combinadas. En un estudio con 54 pacientes, el método mejoró la visibilidad del tumor frente a las reconstrucciones existentes, ofreció una calidad de imagen excepcionalmente alta y logró una alta sensibilidad diagnóstica. La representación casi continua del movimiento del contraste está destinada a ayudar a detectar lesiones pequeñas, refinar la diferenciación entre hallazgos benignos y malignos, y caracterizar mejor la perfusión tisular y la permeabilidad vascular.
El proyecto cuenta con contribuciones d la Facultad de Medicina Weill Cornell y del Centro de Innovación e Investigación en Imagen Avanzada de la Universidad de Nueva York. Sigue a trabajos previos que crearon un repositorio de 300 exploraciones de MRI de mama para apoyar el desarrollo de métodos de inteligencia artificial.
El estudio fue publicado en Nature Communications el 19 de mayo de 2026. El equipo informa que los estudios más cortos podrían ampliar el acceso en los escáneres existentes, y las demostraciones sugieren aplicabilidad tanto al cerebro como a la obtención de imágenes de cabeza y cuello, con posibles extensiones a otras plataformas de imagen.
Enlaces relacionados
Technion - Israel Institute of Technology
Weill Cornell Medical College
