Ileana Vianey Fonseca Barrera
En el campo de la medicina, la inteligencia artificial (IA) está emergiendo como una herramienta poderosa, y su aplicación en la oncología está comenzando a mostrar resultados prometedores. Un reciente estudio ha destacado cómo una nueva herramienta de IA, diseñada para trabajar con resonancias magnéticas (RM) estándar, puede detectar la propagación del cáncer de mama a los ganglios linfáticos cercanos, reduciendo así la necesidad de biopsias quirúrgicas.
¿Cuáles son los avances en la detección del cáncer de mama?
La nueva herramienta de IA ha sido desarrollada para abordar uno de los desafíos más significativos en el tratamiento del cáncer de mama: la identificación precisa de la diseminación del cáncer a los ganglios linfáticos de las axilas. Esta propagación es crucial para la estadificación del cáncer, que determina el tratamiento adecuado y el pronóstico de la paciente.
¿Cómo funciona la herramienta de IA?
La herramienta de IA combina el uso de resonancias magnéticas estándar con algoritmos de aprendizaje automático. Este sistema avanzado analiza las imágenes de los ganglios linfáticos, buscando señales que indiquen la presencia de células cancerosas. La precisión de esta combinación permite una detección más efectiva en comparación con los métodos tradicionales.
:quality(75)/media/files/deteccion_del_cancer_de_mama.jpg?w=620&ssl=1 "La capacidad de esta nueva herramienta para identificar la propagación del cáncer con alta precisión y reducir la necesidad de biopsias. | Canva")
¿Cuáles son los resultados del estudio?
En un estudio reciente, 350 pacientes diagnosticadas con cáncer de mama se sometieron a exploraciones de RM estándar. Las imágenes obtenidas fueron analizadas utilizando la herramienta de IA.
Los resultados mostraron que esta combinación tecnológica era significativamente mejor para identificar a las pacientes cuyo cáncer se había diseminado a los ganglios linfáticos.
El modelo de IA demostró una capacidad impresionante, detectando correctamente al 95% de las pacientes con metástasis axilar. Además, habría ayudado a evitar el 51% de las biopsias quirúrgicas innecesarias, lo que representa una reducción considerable en procedimientos invasivos y riesgos asociados.
La doctora Basak Dogan, autora principal del estudio, subraya la importancia de este avance. «Nuestra investigación demuestra que es posible identificar, con un alto grado de precisión, a las pacientes que no tienen metástasis, lo cual beneficia a la paciente y también permite al médico personalizar el tratamiento,» afirma Dogan.
Este desarrollo no solo mejora la precisión diagnóstica, sino que también reduce los riesgos y efectos secundarios asociados con las biopsias quirúrgicas. Aunque son procedimientos comunes, no están exentas de complicaciones como dolor, infección, cicatrices y otros efectos secundarios.
Beneficios de utilizar IA en la salud
La capacidad de evitar estos procedimientos innecesarios representa una mejora significativa en la calidad de vida de las pacientes. Además, disminuye la carga sobre los sistemas de salud, reduciendo costos y recursos asociados con cirugías y cuidados postoperatorios.
La detección precisa de la propagación del cáncer permite a los médicos personalizar el tratamiento de cada paciente. Esto es crucial, ya que el cáncer de mama no es una enfermedad uniforme; varía significativamente entre diferentes pacientes.
Al conocer con exactitud la extensión del cáncer, los oncólogos pueden diseñar planes de tratamiento que sean más efectivos y menos invasivos, adaptados a las necesidades específicas de cada paciente.
Sin duda, la inteligencia artificial está comenzando a transformar la oncología, proporcionando herramientas que aumentan la precisión diagnóstica y mejoran los resultados para los pacientes. Este estudio es un claro ejemplo de cómo puede integrarse en prácticas médicas existentes para ofrecer beneficios tangibles y tal vez más adelante su combinación podría convertirse en un estándar en la detección y tratamiento del cáncer de mama, y potencialmente en otros tipos de cáncer.
