La nueva era de la mamografía: el papel de la IA en la lucha contra el cáncer de mama

Por Pablo Serrao, Country Manager de GE HealthCare Argentina

El cáncer de mama es una enfermedad letal que, en 2022, causó 670,000 defunciones en todo el mundo, de acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), organismo que señala que 99% de los casos de cáncer de mama afectan a mujeres, y sólo entre el 0,5% y el 1% corresponden a varones^[1].

En Argentina, según datos del Ministerio de Salud, en el año 2022 se registraron 5.750 defunciones en mujeres por cáncer de mama, que corresponde a una tasa bruta de 24,4 defunciones por cada 100.000 mujeres a causa de esta enfermedad que es silenciosa^[2], porque no siempre muestra signos y síntomas, razón por la que muchas veces es detectada en etapas avanzadas.

Ante estas estadísticas que -sin duda- son preocupantes, los expertos de la Sociedad Americana Contra el Cáncer señalan que es fundamental que las mujeres sigan un plan de detección temprana del cáncer de mama para aumentar las probabilidades de un diagnóstico temprano y un tratamiento exitoso. Indican que si bien entre los 40 y 44 años es opcional la realización de la mamografía anual, entre los 45 y 54 años este estudio es necesario anualmente, mientras que a partir de los 55 años, pueden optar por la mamografía cada dos años o continuar con un examen anual, dependiendo de sus preferencias y estado de salud. Además, es importante que las mujeres se familiaricen con el aspecto y la sensación de sus senos, lo que les permitirá notar cualquier cambio y reportarlo a su médico inmediatamente^[3].

Si bien para las mujeres realizarse estos exámenes puede resultar incómodo y estresante, la tecnología médica ha evolucionado mucho desde el lanzamiento del primer mamógrafo, creado en la década de 1960^[4]. Hoy estos equipos no solo brindan comodidad para las pacientes, sino que también integran Inteligencia Artificial (IA) para llevar a otro nivel la detección del cáncer de mama.

Y aunque ya se han adoptado muchas soluciones basadas en IA en los entornos sanitarios para respaldar procesos y tareas específicas, la introducción de nuevas soluciones de IA y algoritmos de aprendizaje automático en el campo de las imágenes mamarias para ayudar a los radiólogos a detectar cánceres de mama está siendo revolucionario^[5].

Por ejemplo, el aprendizaje profundo, que es un subconjunto de la IA, utiliza modelos de redes neuronales con muchos niveles de características o variables que ayudan a predecir los resultados de los pacientes. Mediante el uso de estas herramientas de aprendizaje profundo y también de la radiómica, que es la detección de características clínicamente relevantes en los datos de imágenes más allá de lo que puede percibir el ojo humano, los médicos reciben ayuda en el análisis de imágenes orientado a la oncología^[6].

Estas innovadoras soluciones de IA, que ayudan a la detección y el diagnóstico de cánceres de mama en la mamografía de detección, se pueden encontrar en diferentes modalidades de imágenes mamarias, como la ecografía mamaria y la resonancia magnética, respaldando y optimizando actividades como la adquisición de exámenes, el posicionamiento de la paciente, el procesamiento de imágenes, la lectura y el apoyo a la toma de decisiones clínicas^[7].

Además, con la expansión de las soluciones basadas en IA en las imágenes mamarias, se pueden mejorar los resultados de los pacientes, pero también los médicos pueden obtener ventajas en áreas clave para enfrentar los desafíos actuales, tales como el acceso, el agotamiento, la variabilidad y los costos^[8].

Otro ejemplo, que vale la pena mencionar, para mostrar la relevancia de la implementación de IA para la detección del cáncer de mama es la mamografía con contraste mejorado (CEM), que permite pasar de un cribado basado en la edad a uno más preciso y que considere el riesgo. Al hacer esto, podemos proporcionar un mayor acceso a una atención de calidad a más mujeres en todo el mundo^[9].

Pensemos que la mamografía es una herramienta de detección muy eficaz con una sensibilidad de aproximadamente el 75-85% en general y una sensibilidad menor al 65% en mujeres con mamas densas, mientras que CEM es posible detectar lesiones que de otro modo pasarían desapercibidas^[10].

En resumen, la IA está revolucionando la detección del cáncer de mama, proporcionando herramientas más precisas y eficientes para el diagnóstico temprano.

Por ello hoy las empresas, como GE HealthCare, buscamos aplicar la IA no sólo en la detección del cáncer de mama sino de diversas enfermedades, mejorando los diagnósticos y atención al paciente. Motivamos por la innovación hoy contamos con 72 soluciones de IA aprobadas por la FDA^[11].

En este mes de la lucha contra el cáncer de mama, quiero extender una invitación a las mujeres a seguirse cuidando de esta enfermedad. No es fácil atravesar estos exámenes, que generalmente provocan ansiedad y preocupación. Pero en la lucha contra el cáncer de mama, es fundamental anticiparse, porque un diagnóstico oportuno puede salvar su vida.

Acerca de GE HealthCare Technologies Inc.

GE HealthCare es un innovador líder mundial en tecnología médica, diagnóstico farmacéutico y soluciones digitales, dedicado a brindar soluciones, servicios y análisis de datos integrados para hacer que los hospitales sean más eficientes, los médicos más efectivos, las terapias más precisas y los pacientes más sanos y felices. GE HealthCare, que presta servicios a pacientes y proveedores durante más de 125 años, promueve la atención personalizada, conectada y compasiva, al tiempo que simplifica el recorrido del paciente a lo largo del proceso de atención. Juntos, nuestros negocios de imágenes, ultrasonidos, soluciones de atención al paciente y diagnóstico farmacéutico ayudan a mejorar la atención al paciente desde el diagnóstico hasta la terapia y el seguimiento. Somos una empresa de 19.600 millones de dólares y aproximadamente 51.000 colegas trabajan para crear un mundo donde la atención médica no tenga límites.

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^[1] Información extraída de la Organización Mundial de la Salud. Consultar aquí

^[2] Información extraída del Ministerio de Salud. Consultar aquí

^[3] Información extraída de la Organización Mundial de la Salud. Consultar aquí

^[4] Información extraída de la Sociedad Argentina de Mastología. Consultar aquí

^[5]Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí

^[6] Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí

^[7]Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí

^[8]Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí

^[9]Información extraída de la página de GE HealthCare . Consultar aquí

^[10]Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí

^[11] Información extraída de la página de GE HealthCare. Consultar aquí