Actualmente, los radiólogos que ven imágenes de mamografías identifican tejido denso, pero sus evaluaciones son subjetivas y, por lo tanto, pueden variar de un médico a otro.
Casi la mitad de las mujeres tienen senos densos, un factor
de riesgo para el cáncer de seno. Para una detección adecuada, es importante
detectar tejido mamario denso, ya que puede ocultar la presencia de tumores. Un equipo de científicos del MIT y del Hospital General de
Massachusetts ha creado una pieza de software que puede evaluar automáticamente
si el tejido del seno de una mujer es denso o no, con una precisión que
coincide con la de un equipo de radiólogos humanos.
“La densidad mamaria es un factor de riesgo independiente
que impulsa la forma en que nos comunicamos con las mujeres sobre su riesgo de
cáncer. Nuestra motivación fue crear una herramienta precisa y coherente, que
se pueda compartir y utilizar en todos los sistemas de atención médica ”, dijo
Adam Yala, uno de los líderes de la investigación.
El sistema se basa en una red neuronal convolucional, una
técnica informática que ahora se usa ampliamente en varios campos, incluidas
las tareas de reconocimiento de imágenes. Fue entrenado, utilizando cerca de
60,000 imágenes de mamografía, para aprender cómo se ven los senos densos
gracias a que cada imagen ya se usó en un caso real y se marcó con el
diagnóstico de un radiólogo.
El sistema se probó en pacientes examinadas en el Hospital
General de Massachusetts, y los radiólogos recibieron la estimación del
software de la densidad mamaria con cada imagen de mamografía. A los radiólogos
simplemente se les dio la opción de estar de acuerdo o en desacuerdo con la
decisión del sistema, y después de ver más de 10,000 imágenes, el sistema
demostró un 94% de acuerdo con los radiólogos.
