La Inteligencia Artificial se ha convertido en la "luz" que guía el camino a recorrer por los radiólogos en lo que a cribados de cáncer de mama se refiere. Con estas palabras es ccomo define Marina Álvarez, especialista de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram) la eclosión de los nuevos software dentro de la especialidad. De hecho, este tipo de herramientas ha sido capaz de desplazar otros métodos como los test de saliva en la búsqueda de pruebas lo suficientemente personalizadas como para calibrar el riesgo real de cada paciente.
"Para nosotros es un paso tan importante el que estén ya disponibles estos software porque no veíamos de qué manera podíamos aplicar un cribado personalizado", alega la también jefa del Servicio de Radiodiagnóstico del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba, tras hablar del fracaso demostrado por otros métodos previos como los cuestionarios sobre antecedentes personales familiares "o incluso los test genéticos de saliva" al ser "demasiado laboriosos, tediososo y costosos" y dificultar, por tanto, su potencial aplicación en los programas poblacionales a gran escala "con un número importante de mujeres a estudiar".
La llegada de estos nuevos softwares predictivos se consolida así como una senda "prometedora" para los profesioanles como Álvarez. "Ya conocemos la forma, el camino, y las tareas pendientes", sostiene. Sin ir más lejos, ella y su equipo del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (Imibic) la validación de un software de inteligencia artificial capaz de predecir el riesgo de desarrollar un tumor a cinco años vista utilizando únicamente una mamografía con resultados normales.
Esta nueva tecnología, denominada Transpararys, supone un salto técnico. "Estamos hablando de un software que no se utiliza para ayudar al diagnóstico en ese momento, sino que se aplica a una mamografía normal", precisa Álvarez como miembro de la Comisión de Inteligencia Artificial de Seram. El sistema analiza la placa sana y aporta un valor numérico, un algoritmo que representa literalmente el porcentaje de probabilidad que tiene esa paciente concreta de desarrollar un cáncer en el próximo lustro. Para facilitar la asimilación clínica de este pronóstico, algunos de estos programas traducen los datos a un formato visual mediante un código de colores que clasifica el riesgo de la mujer en tres niveles estandarizados: bajo, intermedio o elevado.
Impacto clínico
Para que la herramienta llegue a la práctica asistencial, la fase actual se centra en su validación externa. Aunque el modelo original se entrenó con más de 200.000 mamografías, el grupo de investigación necesita calibrar los puntos de corte en poblaciones concretas. "Tenemos que saber cómo se comporta ese software y qué capacidad discriminativa tiene, con qué valores han detectado los cánceres", detalla Álvarez. Actualmente, el equipo andaluz evalúa el funcionamiento del algoritmo sobre una cohorte retrospectiva de 16.000 mujeres locales, cruzando los resultados con pruebas previas de mamografía y tomosíntesis. Este trabajo forma parte de un estudio multicéntrico que involucra siete grandes cohortes en Europa y Estados Unidos, cuyo propósito es garantizar que el sistema funcione con independencia del fabricante del equipo radiológico o del perfil demográfico de las pacientes.
Al hablar de plazos, la investigadora calcula que, gracias a la trazabilidad de los datos en los programas de cribado y su validación inicial, este predictor a base de IA podría estar operativo "en menos de cinco años" a la vista del número importante de mujeres que ya han sido estudiadas. Hasta entonces, los esfuerzos se centrarán en hacer estudios prospectivos que permitan comprobar si las "medidas ajustadas al riesgo tienen un impacto clínico" en función del riesgo que presenta cada mujer. Esta reclasificación permitirá espaciar las revisiones -o incluso plantear su omisión- en pacientes de riesgo bajo, e intensificarlas con pruebas más sensibles, como resonancias o mamografías con contraste, en aquellas con riesgo alto.
El objetivo final de la aplicación de esta tecnología es modificar los protocolos sanitarios y acabar con el "café para todas" en diagnóstico de cáncer de mama. Álvarez sentencia que "hoy por hoy el cribado es igual para todas las mujeres, pero sabemos que no todas tienen el mismo riesgo".