El sistema MOME, entrenado con la mayor base de datos de resonancias magnéticas de mama en China, iguala el rendimiento de radiólogos expertos y podría reducir biopsias innecesarias.
Investigadores de la Universidad de Ciencia y Tecnología de Hong Kong (HKUST) han desarrollado un modelo de inteligencia artificial (IA) llamado Mixture of Modality Experts (MOME) que promete transformar el diagnóstico del cáncer de mama. La herramienta, basada en resonancias magnéticas multiparamétricas (mpMRI, en inglés), no solo alcanza una precisión diagnóstica comparable a la de radiólogos con más de cinco años de experiencia, sino que también ofrece predicciones sobre la respuesta a tratamientos y ayuda a identificar subtipos agresivos de cáncer como el triple negativo. El estudio completo fue publicado en la revista Nature Communications, y MOME ya está en fase de validación clínica en más de diez hospitales.
El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte en mujeres a nivel mundial. Su detección temprana y un tratamiento personalizado son claves para mejorar el pronóstico. Aunque las mpMRI ofrecen información detallada sobre los tumores, su análisis requiere tiempo y experiencia, y puede estar sujeto a errores humanos.
Para superar estos desafíos, el equipo de HKUST reunió más de 5 mil estudios de mpMRI provenientes de hospitales en distintas regiones de China y entrenó a MOME con ellos. Este modelo usa una arquitectura avanzada conocida como “transformer” y un sistema de “mezcla de expertos”, lo que le permite combinar distintos tipos de imágenes médicas (como T2, DWI y DCE) e incluso funcionar cuando falta alguna de estas secuencias.
MOME ha sido probado en múltiples instituciones médicas, incluyendo hospitales en Shenzhen, Guangzhou y Yunnan. En los ensayos, igualó o superó el desempeño de radiólogos humanos en la detección de tumores malignos, particularmente en casos clasificados como BI-RADS 4, que presentan signos sospechosos pero no concluyentes. Gracias a esta precisión, el modelo podría ayudar a evitar biopsias innecesarias y a mejorar la toma de decisiones clínicas.
“La gran adaptabilidad e interpretabilidad de MOME encierra un enorme potencial de integración en los flujos de trabajo clínicos. Al mejorar la fiabilidad del diagnóstico y la transparencia de las decisiones, MOME pone de relieve el papel transformador de la IA en el diagnóstico médico por imagen, al tiempo que permite un tratamiento no invasivo y personalizado del cáncer”, expresó el profesor Chen Hao, catedrático adjunto del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de la HKUST, y uno de los autores correspondientes del estudio.
Asimismo, Hao destacó que el rápido avance de los modelos de IA y las tecnologías de imagen, considera que los modelos como MOME serán clave en la capacitación de los profesionales de la salud y además mejorarán los resultados de los pacientes en un futuro.
Además de su capacidad diagnóstica, MOME también puede predecir cómo responderá un paciente al tratamiento con quimioterapia antes de la cirugía y diferenciar subtipos moleculares del cáncer, como el triple negativo, que requiere estrategias terapéuticas específicas.
