Se trata de una herramienta diseñada a partir de inteligencia artificial que ayuda a clasificar los tumores que se ven en las mamografías.
El año pasado, en plena pandemia, el cáncer de mama provocó la muerte de 6.821 mujeres en la Argentina. Las campañas mundiales de concientización respecto a la realización de estudios médicos hacen hincapié en que, si esta patología es detectada a tiempo, la paciente tiene hasta un 90% de probabilidad de sobrevivir en los siguientes cinco años. Cabe destacar que los médicos no logran diagnosticarlo en el 10% y el 30% de los casos.
Carolina Mondino, graduada de la carrera de Bioingeniería del Instituto Tecnológico Buenos Aires (ITBA), desarrolló una manera de clasificar los tumores en mamografías a través de la creación de un algoritmo. Se trata de una herramienta diseñada a partir de inteligencia artificial para asistir a los médicos en la detección del cáncer de mama.
La investigación se llevó a cabo en el marco de un proyecto final de grado que buscó generar metodologías que permitan desarrollar soluciones para la principal causa de muerte de las mujeres que contraen enfermedades oncológicas.
El proyecto se basó en estudios que demostraron que, a partir de redes neuronales convolucionales (CNN, por sus siglas en inglés), una computadora puede clasificar de forma automática a los tumores en las mamografías, según el tipo y la severidad de la lesión, es decir, si son benignos o malignos. Para que esto ocurra, primero se ingresa la mamografía en el programa para que este examine los tumores que están presentes en la misma (si es que hay). Luego, el sistema devuelve la predicción del tipo y la seriedad del tumor.
El valor de exactitud obtenido en el proyecto fue del 70% para la severidad de la lesión. En la clasificación de calcificaciones o masas, se obtuvieron resultados prometedores ya que se alcanzó el 90% de exactitud, valor que es comparable con las investigaciones publicadas en la actualidad. Incluso, la exactitud obtenida es más alta que algunas de las investigaciones publicadas.
El proyecto de Mondino contó con el apoyo del bioingeniero Matías Nazareth Tajerian como tutor, quien además de también ser graduado del ITBA, se desempeña como desarrollador en el Hospital Italiano de Buenos Aires. “El objetivo de este proyecto es poder sumar el algoritmo a un software para que los profesionales de la salud puedan utilizarlo como una herramienta complementaria”, destacó su creadora.
La Organización Mundial de la Salud (OMS) recomienda que todas las mujeres mayores de 40 años se hagan una mamografía anual para poder diagnosticar el cáncer de mama de forma temprana. En esa línea, la herramienta tiene como objetivo ayudar en la detección rápida en el estadio más temprano posible para poder tener el diagnóstico y el tratamiento. De esa manera, poder reducir la tasa de mortalidad por cáncer de mama en las mujeres.
¿Dónde se origina?
El cáncer de mama se origina en las células del revestimiento (epitelio) de los conductos (85%) o lóbulos (15%) del tejido glandular de los senos. Al comienzo, el tumor canceroso está confinado en el conducto o lóbulo (in situ), donde generalmente no causa síntomas y tiene un mínimo potencial de diseminación (metástasis).
Con el paso del tiempo, este cáncer in situ (estadio 0) puede progresar e invadir el tejido mamario circundante (cáncer de mama invasivo), y a continuación, propagarse a los ganglios linfáticos cercanos (metástasis regional) u a otros órganos del organismo (metástasis distante). Cuando una mujer muere de cáncer de mama, es como consecuencia de la metástasis generalizada.
El tratamiento del cáncer de mama puede ser muy eficaz, en particular cuando la enfermedad se detecta tempranamente. A menudo, consiste en una combinación de extirpación quirúrgica, radioterapia y medicación (terapia hormonal, quimioterapia y/o terapia biológica dirigida) para tratar el cáncer microscópico que se ha propagado del tumor mamario a través de la sangre. Por consiguiente, ese procedimiento, que puede impedir la progresión y diseminación del cáncer, salva vidas.
Fuente: TN/Con Bienestar
