El pasado 18 de junio se publicó en la revista Radiology un estudio de la empresa de tecnología y consultoría IBM sobre la detección de los posibles tumores malignos de cáncer de mama.
El estudio Predicting Breast Cancer by Applying Deep Learning to Linked Health Records and Mammograms fue desarrollado por investigadores e investigadores del IBM Research con sede en Haifa, Israel, y sugiere que mediante inteligencia artificial se pueden medir las probabilidades de una persona de tener cáncer de mama al cabo de un año. Para ello las investigadoras e investigadores obtuvieron imágenes de mamografías no identificadas vinculadas a otros datos clínicos como la función tiroidea, el historial reproductivo, los perfiles de glóbulos blancos y el síndrome metabólico, entre otros. Con ello, alimentaron estos datos en un modelo de aprendizaje automático que realizaba un mapa de las conexiones entre los factores de riesgo clínico y la diferenciación de lo que estaría dentro de lo normal. Así se anticiparía cualquier posible malignidad de la biopsia. En cuanto a las mamografías usadas, su conjunto de datos contenía 52.936 mamografías correspondientes a 13.234 mujeres que entre 2013 y 2017 se sometieron a, al menos, una mamografía.
Por otra parte, en la segunda fase de la investigación un algoritmo de inteligencia artificial entrenado en mamografías para tareas de predicción extrajo las probabilidades. Así, la probabilidad final de una biopsia se obtuvo utilizando otro modelo de inteligencia artificial por separado.
Aunque es un avance, los investigadores y las investigadoras afirman que seguirán analizando dichos elementos de riesgo clínico para poder mejorar la técnica y comprender mejor su impacto así como las conexiones de riesgo individual.
