El diseño del nuevo sistema de diagnóstico forma parte del proyecto mundial “Digital Mammography Dream Challenges”, en el que ha participado el Instituto de Física Corpuscular (CSIC-Universidad de Valencia) y la Universidad Politécnica de Valencia, junto a otros siete centros internacionales.

Impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon, el proyecto pretende mejorar la detección del cáncer de mama mediante la interpretación de la mamografía con técnicas de inteligencia artificial.

El nuevo método, que tiene uno de los índices de fiabilidad más altos del mundo, será de gran utilidad en la práctica clínica.

Menos zonas sospechosas

Actualmente, los métodos de asistencia que emplean los radiólogos se limitan a detectar las zonas potencialmente sospechosas en la imagen.

Sin embargo, a través de técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales o el uso de algoritmos predictivos, este dispositivo es capaz de reducir el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer.

Las mamografías permiten la detección precoz del cáncer de mama, uno de los tumores de mayor incidencia en los países desarrollados, pero el nuevo sistema ayudará a reducir los falsos positivos en todos los rangos de edad y, con ello, evitar que las mujeres se tengan que someter a pruebas más lesivas, explica el Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) en una nota.

“Además, si por otros indicios clínicos el profesional sospecha que se encuentra ante un diagnóstico positivo no evidente, puede amplificar regiones que presentan mayores sospechas de malignidad, y que aún no son detectables por el ojo humano experto, para facilitar futuras localizaciones de biopsia “, apunta Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular.

“Por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama, se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes. De ahí que el algoritmo que hemos desarrollado pueda ser una herramienta de gran utilidad en el diagnóstico precoz de este tipo de cáncer, ofreciendo a los profesionales clínicos un sistema experto adicional”, señala Francisco Albiol.

Actualmente, los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica.

“Una de las posibilidades más sencillas sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles”, añade Alberto Albiol, investigador de la Universitat Politècnica de València.

Fuente: Agencia EFE