La tecnología de IA en mamografías podría predecir enfermedades cardíacas en las mujeres

La tecnología de IA en mamografías podría predecir enfermedades cardíacas en las mujeres

Las mamografías pueden detectar mucho más que cáncer utilizando modelos de inteligencia artificial (IA), según un estudio presentado en la reunión científica anual del Colegio Americano de Cardiología (ACC.25). Los resultados muestran cómo estas importantes herramientas de detección del cáncer también se pueden utilizar para evaluar la cantidad de acumulación de calcio en las arterias dentro del tejido mamario, un indicador de la salud cardiovascular.

Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. recomiendan que las mujeres de mediana edad y mayores se hagan una mamografía (una radiografía de la mama) cada uno o dos años para detectar el cáncer de mama. Cada año se realizan aproximadamente 40 millones de mamografías en los Estados Unidos. Si bien la calcificación de las arterias mamarias se puede ver en las imágenes resultantes, los radiólogos normalmente no cuantifican ni informan esta información a las mujeres ni a sus médicos. El nuevo estudio, que utilizó una técnica de análisis de imágenes con IA que no se había utilizado anteriormente en mamografías, muestra cómo la IA puede ayudar a cerrar esta brecha al analizar automáticamente la calcificación de la arteria mamaria y traducir los resultados en una puntuación de riesgo cardiovascular.

Vemos una oportunidad para que las mujeres se hagan pruebas de detección de cáncer y también obtengan una prueba cardiovascular a partir de sus mamografías. Nuestro estudio demostró que la calcificación de la arteria torácica es un buen predictor de enfermedad cardiovascular, especialmente en pacientes menores de 60 años. Si podemos examinar e identificar a estos pacientes tempranamente, podemos derivarlos a un cardiólogo para una evaluación de riesgos adicional. “

Theo Dapamede, MD, PhD, becario postdoctoral en la Universidad Emory en Atlanta y autor principal del estudio

La enfermedad cardíaca es la principal causa de muerte en los Estados Unidos, pero sigue estando infradiagnosticada en las mujeres y también existe conciencia al respecto. Los investigadores dijeron que el uso de herramientas de detección de mamografías basadas en inteligencia artificial podría ayudar a identificar a más mujeres con signos tempranos de enfermedad cardiovascular al hacer un mejor uso de las pruebas de detección que muchas mujeres reciben de forma rutinaria.

Una acumulación de calcio en los vasos sanguíneos es un signo de daño cardiovascular asociado con enfermedades cardíacas o envejecimiento prematuro. Estudios anteriores han demostrado que las mujeres con acumulación de calcio en las arterias enfrentan un riesgo 51% mayor de sufrir enfermedades cardíacas y accidentes cerebrovasculares.

Para desarrollar la herramienta de detección utilizada para este estudio, los investigadores entrenaron un modelo de inteligencia artificial de aprendizaje profundo para segmentar los vasos calcificados en imágenes de mamografía, que aparecen como píxeles brillantes en los rayos X, y calcular el riesgo futuro de eventos cardiovasculares basándose en datos de registros médicos electrónicos. El enfoque de segmentación separa este modelo de modelos de IA anteriores desarrollados para analizar las calcificaciones de la arteria mamaria. Los investigadores dijeron que el modelo también se vio fortalecido por el uso de un gran conjunto de datos para capacitación y pruebas que incluía imágenes y registros médicos de más de 56,000 pacientes que se sometieron a una mamografía en Emory Healthcare entre 2013 y 2020 y tenían al menos cinco años de EHR.

"Los avances en el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial han hecho que sea mucho más factible extraer más información de las imágenes y utilizarla para informar la detección oportunista", dijo Dapamede.

Los hallazgos generales mostraron que el nuevo modelo funcionó bien a la hora de caracterizar el riesgo cardiovascular de los pacientes como bajo, moderado o grave en las imágenes de mamografía. Después de calcular el riesgo de morir por cualquier causa o sufrir un ataque cardíaco agudo, accidente cerebrovascular o insuficiencia cardíaca a los dos y cinco años, el modelo mostró que la tasa de estos eventos cardiovasculares graves aumentaba con el nivel de calcificación arterial mamaria en dos de las tres categorías de edad evaluadas: mujeres menores de 60 años y de 60 a 80 años, pero no en aquellas mayores de 80 años.

Los resultados también mostraron que las mujeres con el nivel más alto de calcificación de la arteria mamaria (por encima de 40 mm2) tenían una tasa de supervivencia libre de eventos a cinco años significativamente menor que aquellas con el nivel más bajo (por debajo de 10 mm2). Por ejemplo, el 86,4% de aquellos con el nivel más alto de calcificación de la arteria mamaria sobrevivieron cinco años, en comparación con el 95,3% de aquellos con el nivel más bajo de calcificación. Esto da como resultado aproximadamente 2,8 veces más riesgo de muerte en cinco años en pacientes con calcificación arterial mamaria grave en comparación con pacientes con poca o ninguna calcificación arterial mamaria.

El modelo de IA se desarrolló como una colaboración entre Emory Healthcare y Mayo Clinic y actualmente no está disponible. Si supera la validación externa y recibe la aprobación de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU., los investigadores dijeron que la herramienta podría estar disponible comercialmente para que otros sistemas de salud la incorporen al procesamiento de mamografías de rutina y a la atención de seguimiento. Los investigadores también planean estudiar cómo se podrían utilizar modelos de IA similares para evaluar biomarcadores de otras enfermedades, como la enfermedad arterial periférica y la enfermedad renal, que podrían extraerse de las mamografías.

Fuentes: