El Reina Sofía y el IMIBIC estudian con IA el riesgo de cáncer de mama
Temas Hospital Universitario Reina Sofía
Profesionales del Hospital Reina Sofía y del IMIBIC participan en un estudio internacional que analiza mamografías con inteligencia artificial para estimar la probabilidad de desarrollar cáncer de mama en los cinco años siguientes.
Profesionales del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y del Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (IMIBIC) participan en un estudio internacional que investiga el uso de la inteligencia artificial para estimar el riesgo de desarrollar cáncer de mama a partir de una mamografía. El objetivo es que esa estimación permita adaptar en el futuro los programas de detección precoz a las características de cada mujer.
Cómo funciona
La herramienta analiza las imágenes mamográficas y calcula la probabilidad estadística de que la mujer desarrolle la enfermedad en los cinco años siguientes. Para ello utiliza información de la propia imagen, como la densidad mamaria y patrones del tejido que no se aprecian a simple vista.
El sistema se aplica sobre mamografías que ya han sido interpretadas como normales o benignas. No sirve para detectar un tumor existente, sino para estudiar la probabilidad de que la enfermedad aparezca después. Esa información podría ayudar a los profesionales a identificar distintos perfiles de riesgo y a plantear seguimientos adaptados a cada paciente.
Cribado personalizado
El equipo trabaja con la herramienta Transpara Risk Index, un sistema de aprendizaje profundo que analiza tanto mamografías digitales convencionales como estudios de tomosíntesis, una técnica que ofrece imágenes tridimensionales de la mama. El estudio es multicéntrico, junto a instituciones sanitarias de Estados Unidos y Europa, y evalúa la capacidad de la tecnología en distintas poblaciones y con equipos de imagen diferentes.
La jefa del servicio de Radiodiagnóstico del Reina Sofía e investigadora del IMIBIC, Marina Álvarez, explica que estos sistemas ofrecen una estimación individual del riesgo de forma automática a partir de una prueba que ya forma parte de los programas de detección precoz. Según señala, un cribado personalizado permitiría aplicar estrategias diferenciadas según el riesgo de cada mujer, ajustar la periodicidad de las pruebas o valorar técnicas complementarias, siempre conforme a los criterios clínicos y la evidencia disponible.
Tecnología en investigación
Los resultados preliminares apuntan a su posible utilidad para identificar niveles de riesgo, pero su aplicación en los programas asistenciales exige completar las investigaciones y validar su funcionamiento en distintas poblaciones y entornos clínicos. También queda por determinar qué medidas de seguimiento serían más adecuadas para cada perfil. La inteligencia artificial se plantea como herramienta complementaria al trabajo de los profesionales sanitarios, sin sustituir su valoración clínica ni la relación con las pacientes.
