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CON UNA FIABILIDAD CERCANA AL 90%

Inteligencia artificial que mejora el diagnóstico del cáncer de mama

Investigadores españoles han desarrollado un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama capaz de reducir el número de falsos positivos.

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del CSIC, y la Politécnica de Valencia han desarrollado este nuevo sistema.
Investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del CSIC, y la Politécnica de Valencia han desarrollado este nuevo sistema.

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25.01.2018 - 18:00

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia, y de la Universidad Politécnica de Valencia han desarrollado un nuevo sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama capaz de reducir el número de falsos positivos. Este método ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta de este tipo de sistemas según apuntan los investigadores, y será de gran utilidad en la práctica clínica.

Los métodos actuales de asistencia que emplean los radiólogos, subrayan, se limitan a detectar las zonas potencialmente sospechosas en la imagen. Sin embargo, este dispositivo es capaz de reducir el número de zonas sospechosas o falsas alarmas y dar información sobre la presencia de cáncer. Lo destacado es que lo consigue basándose en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos.

Los participantes del proyecto estudian cómo trasladar el método a la práctica clínica: "una de las posibilidades sería su aplicación para reducir la fatiga del radiólogo mediante el cribado de casos fáciles"

Las mamografías son pruebas diagnósticas que llevan años demostrando su eficacia en la detección precoz del cáncer de mama, uno de los tumores de mayor incidencia en los países desarrollados. El nuevo sistema puede reducir los falsos positivos en todos los rangos de edad y, al minimizar las falsas alarmas, evitar que haya que realizar pruebas más lesivas para las mujeres. Se trata, además, de una reducción de los costes clínicos que permitirían incorporar nuevos grupos de riesgo a las campañas de detección.

“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”, ha apuntado Francisco Albiol, investigador del CSIC en el Instituto de Física Corpuscular.

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“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”, ha señalado 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”, ha añadido Alberto Albiol, investigador de la Universidad Politécnica de Valencia.

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