{"id":57928,"date":"2025-07-18T10:10:25","date_gmt":"2025-07-18T16:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=57928"},"modified":"2025-07-18T10:16:54","modified_gmt":"2025-07-18T16:16:54","slug":"nuevo-modelo-de-ia-analiza-mamografias-y-predice-metastasis-antes-de-una-cirugia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/nuevo-modelo-de-ia-analiza-mamografias-y-predice-metastasis-antes-de-una-cirugia\/","title":{"rendered":"Nuevo modelo de IA analiza mamograf\u00edas y predice met\u00e1stasis antes de una cirug\u00eda"},"content":{"rendered":"
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Investigadores desarrollan una herramienta basada en deep learning que eval\u00faa mamograf\u00edas para anticipar la propagaci\u00f3n del c\u00e1ncer a los ganglios linf\u00e1ticos antes de la cirug\u00eda.<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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Detectar si un c\u00e1ncer de mama en etapa temprana se ha diseminado a los ganglios linf\u00e1ticos es crucial para definir el tratamiento quir\u00fargico adecuado. Actualmente, esta evaluaci\u00f3n requiere estudios invasivos o no siempre confiables antes de la operaci\u00f3n. Un nuevo estudio publicado en npj Digital Medicine journal<\/em><\/a>. Cient\u00edficos desarrollaron un modelo de inteligencia artificial (IA) basado en deep learning<\/strong> o aprendizaje profundo, que analiza mamograf\u00edas rutinarias, con el objetivo de predecir si el c\u00e1ncer se ha propagado a los ganglios linf\u00e1ticos axilares (ALN, en ingl\u00e9s).<\/p>

Adem\u00e1s, se analiz\u00f3 el impacto de usar mamograf\u00edas de pacientes tratadas en distintos hospitales (sitios), lo cual ayuda a hacer m\u00e1s precisas las predicciones. El objetivo general fue lograr una forma m\u00e1s exacta y no invasiva de saber si el c\u00e1ncer ya alcanz\u00f3 los ganglios, lo que permitir\u00eda tomar mejores decisiones sobre las cirug\u00edas necesarias.<\/p>

Al inicio del estudio se incluyeron 1,577 mujeres con diagn\u00f3stico de c\u00e1ncer de mama. Solo fueron consideradas aquellas pacientes que se sometieron a cirug\u00eda primaria y evaluaci\u00f3n de ganglios axilares; se excluyeron las que recibieron tratamiento sist\u00e9mico neo adyuvante. En total, se identificaron 1,265 pacientes, de estas, 1,039 fueron diagnosticadas entre 2009 y 2016 en los sitios 1 y 2, y se utilizaron para el desarrollo del modelo, entrenamiento y validaci\u00f3n. Por otro lado, 123 pacientes diagnosticadas en 2017 en el sitio 2 se asignaron al conjunto de prueba independiente, mientras que 103 pacientes del mismo a\u00f1o pero del sitio 3 se destinaron al conjunto de prueba externo.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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En este sentido, las pacientes que hab\u00edan recibido tratamiento previo al procedimiento quir\u00fargico, como quimioterapia), fueron excluidas. El modelo se entren\u00f3 y valid\u00f3 con datos de m\u00e1s de mil pacientes, y luego fue evaluado con un grupo independiente.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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El modelo no solo proces\u00f3 im\u00e1genes mamogr\u00e1ficas, sino que tambi\u00e9n incorpor\u00f3 variables cl\u00ednicas clave como el tama\u00f1o del tumor, la presencia de invasi\u00f3n linfovascular (LVI, en ingl\u00e9s) y la multifocalidad, factores que suelen ser dif\u00edciles de confirmar antes de la cirug\u00eda. Esta combinaci\u00f3n permiti\u00f3 una predicci\u00f3n m\u00e1s precisa del riesgo de met\u00e1stasis en los ganglios linf\u00e1ticos.<\/p>

Los resultados mostraron que, en comparaci\u00f3n con otros modelos que s\u00f3lo utilizaban variables cl\u00ednicas, este modelo con la incorporaci\u00f3n de mamograf\u00edas de mama completa con variables cl\u00ednicas preoperatorias mejor\u00f3 el \u00e1rea bajo la curva (AUC, en ingl\u00e9s) ROC de 0.690 a 0.774.<\/p>

La selecci\u00f3n del modelo se realiz\u00f3 mediante validaci\u00f3n cruzada doble, dentro del conjunto de desarrollo. La evaluaci\u00f3n completa del modelo de deep learning y su interpretaci\u00f3n posterior se llevaron a cabo en el conjunto de prueba independiente. Sin embargo, el conjunto externo se consider\u00f3 poco representativo seg\u00fan los an\u00e1lisis estad\u00edsticos.<\/p>

Este avance representa una oportunidad para hacer la atenci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama m\u00e1s precisa y personalizada, adem\u00e1s de recudir los riesgos quir\u00fargicos y mejorar la calidad del tratamiento. Aunque ser\u00e1n necesarias m\u00e1s validaciones cl\u00ednicas, el uso de mamograf\u00edas ya existentes como herramienta de predicci\u00f3n avanzada podr\u00eda integrarse a la pr\u00e1ctica m\u00e9dica de forma relativamente r\u00e1pida y accesible.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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NATURE<\/strong><\/p>

https:\/\/www.nature.com\/articles\/s41746-025-01831-8<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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