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Analizando noticia… por favor espera.<\/span>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\nS\u00cdDNEY (AUSTRALIA). \u2013 Un sistema de inteligencia artificial (IA) desarrollado en Australia podr\u00eda transformar la forma en que se detecta y se previene el c\u00e1ncer de mama, al identificar a mujeres con alto riesgo de desarrollar la enfermedad tras recibir una mamograf\u00eda aparentemente normal, seg\u00fan un estudio publicado este mi\u00e9rcoles.<\/p>\n
La investigaci\u00f3n, publicada hoy en la revista The Lancet Digital Health, analiza una herramienta denominada BRAIx, que utiliza algoritmos de aprendizaje profundo para analizar im\u00e1genes mamogr\u00e1ficas y calcular una puntuaci\u00f3n individual de riesgo de c\u00e1ncer de mama en los a\u00f1os posteriores al examen.<\/p>\n
Los resultados sugieren que este m\u00e9todo podr\u00eda ayudar a pasar de un modelo de cribado uniforme a otro m\u00e1s personalizado, adaptado al riesgo de cada paciente.<\/p>\n
El estudio, realizado por la Universidad de Melbourne, se bas\u00f3 en datos de m\u00e1s de 96.000 mujeres que participaron en el programa p\u00fablico BreastScreen (programa de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama) en Victoria, al sur de Australia.<\/p>\n
A partir de sus mamograf\u00edas, los investigadores calcularon el llamado \u00edndice de riesgo BRAIx, una puntuaci\u00f3n que estima la probabilidad de desarrollar c\u00e1ncer en el momento del cribado o en los cuatro a\u00f1os siguientes.<\/p>\n
Los resultados mostraron que el sistema predice con gran precisi\u00f3n qu\u00e9 mujeres tienen mayor probabilidad de desarrollar la enfermedad tras un resultado negativo.<\/p>\n
En particular, el 2 % de mujeres con el \u00edndice de riesgo m\u00e1s alto presentaba cerca de un 9,7 % de probabilidad de recibir un diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de mama en los cuatro a\u00f1os posteriores, una cifra comparable o incluso superior al riesgo de algunas portadoras de mutaciones gen\u00e9ticas asociadas a la enfermedad.<\/p>\n
Seg\u00fan los autores, una de las ventajas de este enfoque es que la IA puede extraer se\u00f1ales de riesgo directamente de la imagen mamogr\u00e1fica, lo que permite estimar el riesgo futuro con mayor precisi\u00f3n que factores tradicionales como la densidad mamaria, la edad o los antecedentes familiares.<\/p>\n
Las mujeres con mayor riesgo podr\u00edan recibir pruebas adicionales como resonancias magn\u00e9ticas o mamograf\u00edas con contraste, mientras que quienes presentan un riesgo muy bajo podr\u00edan espaciar los controles, reduciendo pruebas innecesarias.<\/p>\n
Aun as\u00ed, los autores subrayan que se necesitan ensayos prospectivos y evaluaciones cl\u00ednicas adicionales para determinar c\u00f3mo integrar esta tecnolog\u00eda en los programas de detecci\u00f3n existentes y evaluar su impacto real en diagn\u00f3sticos tempranos y supervivencia.<\/p>\n
Cada a\u00f1o se diagnostican alrededor de 2,3 millones de casos de c\u00e1ncer de mama en el mundo, lo que lo convierte en el tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s frecuente entre las mujeres, seg\u00fan datos de la Organizaci\u00f3n Mundial de la Salud.<\/p>\n
En Australia, m\u00e1s de 20.000 mujeres reciben este diagn\u00f3stico cada a\u00f1o y unas 3.300 mueren por la enfermedad.<\/p>\n
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