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Diseñan un sistema basado en inteligencia artificial que reduce los falsos positivos en cáncer de mama

  • El nuevo método ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%
  • Los autores aseguran que será de gran utilidad en la práctica clínica
  • Lo han desarrollado investigadores del Instituto de Física Corpuscular, del CSIC

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Una mujer se somete a una mamografía.
Una mujer se somete a una mamografía. THINKSTOCK

Investigadores del Instituto de Física Corpuscular, centro mixto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) y la Universidad de Valencia, han participado en el desarrollo de un sistema de ayuda al diagnóstico del cáncer de mama basado en inteligencia artificial que permitirá reducir el número de falsos positivos.

Este nuevo método, en el que también han participado científicos de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) y otros siete centros internacionales, ofrece una fiabilidad de detección cercana al 90%, la más alta de este tipo de sistemas, y los autores aseguran que será de gran utilidad en la práctica clínica. Sobre todo porque por cada año de diagnóstico precoz del cáncer de mama se aumenta un 20% la esperanza de vida a cinco años de las pacientes.

Los métodos actuales de asistencia que emplean los radiólogos 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. Y lo consigue basándose en técnicas de inteligencia artificial como las redes neuronales y el uso de algoritmos predictivos.

Además, 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.

"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.

Traslado a la práctica clínica

Actualmente los participantes del proyecto estudian cómo trasladar este método a la práctica clínica, ya que 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 Universitat Politècnica de València.

Su desarrollo forma parte del proyecto mundial Digital Mammography DREAM Challenges, impulsado por las principales instituciones americanas de lucha contra el cáncer junto a multinacionales como IBM y Amazon, y ha contado con la participación de 120 equipos multidisciplinares, con el Instituto de Física Corpuscular y la Universidad Politécnica de Valencia como únicos representantes españoles.

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