Un grupo de médicos europeos desarrolló una herramienta de inteligencia artificial capaz de predecir qué pacientes con cáncer de mama corren más riesgo de sufrir efectos secundarios tras el tratamiento.

Cada año se diagnostican en el mundo dos millones de mujeres con esta enfermedad, que es el cáncer más frecuente entre las mujeres de la mayoría de los países.

Una mayor concienciación, una detección más precoz y un abanico más amplio de opciones terapéuticas mejoraron ampliamente las tasas de supervivencia en los últimos años, pero muchas pacientes sufren a menudo efectos secundarios debilitantes pos-tratamiento.

El uso de la inteligencia artificial en el campo médico

Un equipo internacional de médicos, científicos e investigadores ha diseñado una herramienta de inteligencia artificial que puede indicar la probabilidad de que un paciente sufra problemas tras la cirugía y la radioterapia. Esta tecnología, que se está probando en el Reino Unido, Francia y los Países Bajos, podría ayudar a los pacientes a acceder a una atención más personalizada.

"Afortunadamente, las tasas de supervivencia a largo plazo del cáncer de mama siguen aumentando, pero para algunas pacientes esto significa tener que vivir con los efectos secundarios del tratamiento", explicó el Dr. Tim Rattay, cirujano de mama y profesor asociado de la Universidad de Leicester.

"Entre ellos se incluyen cambios en la piel, cicatrices, linfedema, que es una dolorosa hinchazón del brazo, e incluso daños cardiacos por la radioterapia", agregó.

"Por eso estamos desarrollando una herramienta de IA para informar a médicos y pacientes sobre el riesgo de hinchazón crónica del brazo tras la cirugía y la radioterapia para el cáncer de mama. Esperamos que esto ayude a médicos y pacientes a elegir opciones de radioterapia y reduzca los efectos secundarios para todos los pacientes."

Cáncer de mama: cómo funciona la IA

La herramienta de IA se entrenó para predecir el linfedema hasta tres años después de la cirugía y la radioterapia utilizando datos de 6.361 pacientes con cáncer de mama. A las pacientes con mayor riesgo de inflamación del brazo se les podrían ofrecer tratamientos alternativos o apoyo adicional durante y después de los tratamientos.

El Dr. Guido Bologna, profesor asociado de la Universidad de Ciencias Aplicadas y Artes de la Suiza Occidental en Ginebra y coinvestigador del proyecto, declaró: "El modelo final con mejores resultados realiza predicciones utilizando 32 características diferentes de pacientes y tratamientos, entre ellas si los pacientes recibieron o no quimioterapia, si se realizó biopsia del ganglio linfático centinela bajo la axila y el tipo de radioterapia administrada".

La herramienta de IA predijo correctamente el linfedema en una media del 81,6% de los casos e identificó correctamente a los pacientes que no lo desarrollarían en una media del 72,9% de los casos. La precisión predictiva global del modelo fue del 73,4%.

 

Otros avances realizados hasta el momento

"Esta investigación está en sus primeras fases y se necesitan más pruebas antes de poder considerar si la herramienta de IA podría utilizarse o no en entornos médicos, y estamos deseando ver los resultados del ensayo".

En otros avances de la conferencia, investigadores italianos descubrieron que el uso combinado de tomografía por emisión de positrones y resonancia magnética (PET-MRI) permitía a los médicos detectar que el tumor de una paciente con cáncer de mama había empezado a extenderse. Esto significaba que podían beneficiarse de un tratamiento alternativo, como la quimioterapia o un tipo diferente de cirugía.

Por otra parte, investigadores holandeses señalaron que las pacientes jóvenes con cáncer de mama a las que se administró una dosis baja de radioterapia en el lugar donde se había extirpado el tumor, además de radioterapia en toda la mama, seguían sin sufrir recidivas locales al cabo de 10 años.

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