El cáncer de mama y el cáncer en general es una de las enfermedades que cobra más vidas. No es discriminatoria, afecta a las personas sin importar su edad, género, raza, situación económica, o nacionalidad. Los médicos investigadores, han hecho todo lo que está en sus manos para encontrar una cura a esta enfermedad.
Sabemos que la detección temprana puede salvar muchas vidas, sin embargo, no se ha logrado nada contundente hasta el día de hoy. Hace pocos meses, se descubrió que nuestros amigos caninos, podrían ser la solución para este detectar el cáncer al pulmón. [1] El poder de su nariz y su habilidad para determinar un olor diferente, ayuda a detectar la enfermedad en etapas tempranas. Sin embargo, los perros no nos pueden ayudar a detectar esta enfermedad en otras partes del cuerpo.
Parecería que no estamos avanzando rápidamente, el desarrollo de la tecnología podría ser la clave de la cura contra estas enfermedades. Una alianza estratégica podría ayudarnos a salvar muchas vidas de las mujeres.
Un programa tecnológico para la salud
Ha habido cientos de campañas que incentivan a las mujeres a hacerse chequeos continuos con mamografías o en casa. La idea detrás es que éstos pueden conllevar a una detección temprana de un posible cáncer de seno. Sin embargo, continuamos viendo altas cifras de muertes por esta enfermedad cada año.
Por esta razón, el laboratorio de las Ciencias de la Computación del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), y el laboratorio de Inteligencia Artificial, han desarrollado un modelo de aprendizaje profundo basado en la AI que puede predecir y anticipar el desarrollo del cáncer de mama, hasta cinco años antes de que se evidencie la enfermedad. [2]
Colaboraron también con el Hospital General de Massachusetts que entregó mamografías con resultados conocidos de más de 60,000 pacientes del hospital con el objetivo de entrenar al programa. [3] El modelo aprendió sobre las patentes del tejido mamario para detectar cuales son precursores de tumores malignos, y así, pudo llegar a una conclusión de cuáles son los que pueden desarrollar un cáncer y cuáles no. [4]
Los objetivos del programa
El primer objetivo es crear un modelo que permita a los doctores de realizar un análisis personificado y un programa de prevención para cada paciente, como lo explica una de las pioneras del programa es la profesora de MIT, Regina Barzilay, [5] sobreviviente de cáncer de mama. [6]
Para entenderlo mejor, debemos considerar que hoy en día, se hace el mismo chequeo para cada persona con la misma constancia, sin tomar en cuenta que una mujer con tejido más propenso a desarrollar cáncer, debería hacerse revisiones más seguidas y, además, debería hacerse resonancias magnéticas, mientras que las mujeres con menos riesgo podrían revisarse con menos constancia. [7] Entonces, el objetivo de Barzilay es que se personalice la evaluación de cada persona y se proponga un tratamiento personificado.
El segundo objetivo es crear un programa que utilice todos los datos que arroja una mamografía, que serán definitivamente más confiables que los análisis que se usan en la actualidad. Y es que la investigación del proyecto también reconoció que actualmente se utilizan datos subjetivos para analizar la posibilidad de cáncer de mama. Los estudios realizados han sido basados en análisis a mujeres blancas, sin considerar que el 42 por ciento de las mujeres con cáncer de seno son de descendencia africana.
Entonces, es clara la necesidad de un programa que no considere la raza, sino los aspectos físicos de la persona. MIT alega que la técnica que han desarrollado apunta específicamente a crear evaluaciones más precisas para las minorías que no han sido representadas anteriormente. [8] Como resultado, el modelo ha podido predecir el riesgo exacto de 31 por ciento de las pacientes con cáncer en la categoría más alta, comparada con el 18 por ciento de los métodos tradicionales. [9]
Cómo funciona la herramienta
La densidad de la masa del seno versus la cantidad de tejido graso, son las dos cosas que analiza una mamografía. [10] Desde que se hizo el primer modelo de riesgo en 1989, los avances han sido liderados por el conocimiento humano y la intuición de qué cosas incrementan el riesgo de cáncer, incluyendo la edad, la historia familiar de cáncer de mama y ovarios, datos reproductivos y hormonales y la densidad de la masa del seno. [11] Son datos bastante débiles que no llevan a entender el porqué del desarrollo de esta enfermedad.
La herramienta creada por MIT es mucho más objetiva porque se ha entrenado en 90,000 mamografías reales de los pacientes del Hospital de Massachusetts, utilizando patentes que no son observables por el ojo humano. La ventaja es que no está basada en asunciones, sino conocimiento y factores de riesgo que pueden crear una infraestructura más precisa y predictiva del cáncer.
Los investigadores encontraron que el modelo predictivo se desempeña de igual manera entre las personas de diferentes descendencias, edades e historias familiares. La doctora Barzilay asegura que existe una gran cantidad de información que otros modelos no han podido detectar hasta el día de hoy y, con el aprendizaje avanzado del modelo, se puede aprovechar para obtener datos mucho más precisos sobre el cáncer a través de las poblaciones diversas. [12]
Antecedentes
La profesora de la Universidad de Harvard, Constance Lehman, asegura que no existía apoyo para desarrollar mejores programas de detección de cáncer y, desde 1960, los radiólogos ya habían notado que las mujeres tienen patrones diferentes de tejido mamario según su genética, hormonas, embarazos, lactancia, dieta, y cambios de peso. Esta información es esencial para entender el riesgo individual de cáncer en cada persona. [13] Es decir, que nos ha tomado más de 60 años en tomar esta información y utilizarla a nuestro favor.
En general, el proyecto está enfocado en ayudar a los profesionales de la salud. Seguramente, es un hito de la medicina que nos ayudará en un futuro a desarrollar programas similares para detectar otros tipos de cáncer. Quizás estamos a pocos pasos de controlar esta enfermedad que ha cobrado tantas vidas.
Bibliografía
- https://www.dw.com/es/perros-huelen-el-c%C3%A1ncer-y-con-asombrosa-precisi%C3%B3n/a-48265504-0
- https://techcrunch.com/2019/06/26/mit-ai-tool-can-predict-breast-cancer-up-to-5-years-early-works-equally-well-for-white-and-black-patients/
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
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- https://techcrunch.com/2019/06/26/mit-ai-tool-can-predict-breast-cancer-up-to-5-years-early-works-equally-well-for-white-and-black-patients/
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
- https://healthmanagement.org/c/imaging/news/new-ai-tool-predicts-breast-cancer-risk
- http://news.mit.edu/2019/using-ai-predict-breast-cancer-and-personalize-care-0507
- https://healthmanagement.org/c/imaging/news/new-ai-tool-predicts-breast-cancer-risk