A pesar de los avances científicos de este siglo, en la gran mayoría de los pacientes con cáncer de mama, el diagnóstico es una sorpresa. Para algunos, llega demasiado tarde. Por lo tanto, la identificación de pacientes en riesgo antes de que se desarrolle la enfermedad ha sido la meta de los investigadores y de los programas efectivos de detección temprana.
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Avances
Un equipo del Laboratorio de Inteligencia Artificial (CSAIL) y el Hospital General de Massachusetts (MGH) del MIT ha creado un nuevo modelo de aprendizaje profundo que puede predecir a partir de una mamografía si es probable que un paciente desarrolle cáncer de mama en el futuro.
El modelo se alimentó con los resultados obtenidos de más de 60.000 pacientes tratados en MGH. Así, aprendió los patrones sutiles en el tejido mamario que son precursores de la malignidad.
Posiciones distintas
Si bien se ha demostrado que la mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama, existe un debate continuo sobre cuándo comenzar el examen de detección y con qué frecuencia realizarlo.
Mientras que la Sociedad Americana del Cáncer recomienda una evaluación anual a partir de los 45 años, el Grupo de trabajo preventivo de los EE. UU. Recomienda una evaluación bianual a partir de los 50 años.
Expectativas
En una artículo publicada por el MIT, la profesora del instituto Regina Barzilay, sobreviviente de cáncer de mama, explicó que esperan que estos sistemas permitan a los médicos personalizar los programas de detección y prevención a nivel individual, haciendo del diagnóstico tardío algo del pasado.
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