Las altas tasas de mortalidad entre las pacientes con cáncer de mama suelen deberse a la detección tardía, especialmente en zonas rurales, donde puede ser difícil acceder a pruebas de detección fiables y asequibles.
En entornos con recursos limitados, las soluciones innovadoras asistidas por tecnología para detectar el cáncer podrían ser el camino a seguir.
Por ejemplo, el análisis de imágenes térmicas mediante algoritmos basados en IA ofrece una forma económica, sin contacto ni radiación, de detectar con precisión el cáncer de mama en estas zonas.
El cáncer de mama es el segundo cáncer más común del mundo y el cáncer que se diagnostica con mayor frecuencia entre las mujeres de la India. De las 685.000 mujeres que mueren cada año en todo el mundo a causa del cáncer de mama, más de 90.000 son de la India, donde el cáncer de mama es la causa más común de muerte por cáncer. Una de las principales razones de la elevada tasa de mortalidad en la India es que la mayoría de las pacientes indias acuden en las fases más avanzadas de la enfermedad.
Las pruebas de detección a escala poblacional mediante métodos de detección temprana, junto con los esfuerzos por aumentar la concienciación sobre el cáncer de mama, podrían ayudar a combatir la enfermedad, mejorar las tasas de supervivencia y reducir los costes del tratamiento. La mamografía de cribado es un método muy utilizado, pero su uso en países de ingresos bajos y medios (PIBM) es limitado debido al coste de los equipos y a la necesidad de contar con especialistas para interpretar las mamografías.
Además, la mamografía tiene una sensibilidad de alrededor del 62 % al 68 % en mujeres con tejido mamario denso. La ecografía mamaria (USG) ha demostrado una sensibilidad mayor que la mamografía en mujeres jóvenes con tejido mamario denso. Sin embargo, la USG depende en gran medida de la habilidad y la experiencia del profesional clínico. Además, debido a la Ley de Técnicas de Diagnóstico Prenatal y Preconcepcional, cuyo objetivo es prevenir el feticidio femenino, no se puede trasladar un ecógrafo para utilizarlo como herramienta comunitaria de detección del cáncer de mama.
Por ello, el método más común para detectar el cáncer de mama en mujeres de la India es la exploración clínica de las mamas (CBE), más asequible y que no requiere ningún equipo. Sin embargo, depende más del trabajador sanitario que realiza la prueba. La escasez de más de 25.000 trabajadores sanitarios hace que el personal ya esté sobrecargado con actividades relacionadas con la salud maternoinfantil, la planificación familiar y la inmunización. Sin trabajadores sanitarios dedicados y bien formados, y sin control de calidad, la CBE puede dar resultados incoherentes.
Las pruebas de detección a escala poblacional mediante métodos de detección temprana y una mayor concienciación sobre el cáncer de mama podrían ayudar a combatir la enfermedad, mejorar las tasas de supervivencia y reducir los costes del tratamiento.
Dra. Anita Borges, Indian Cancer Society, y Dra. Lakshmi Krishnan, Niramai Health Analytix
En un entorno con recursos limitados como la India, donde los trabajadores sanitarios de primera línea carecen de personal suficiente y están sobrecargados, y la proporción de radiólogos por población es de apenas 1:100.000, las soluciones innovadoras asistidas por tecnología podrían ser el camino a seguir.
Encontrar soluciones asequibles y fiables para detectar el cáncer de mama
La integración de tecnologías como las imágenes médicas con la inteligencia artificial (IA) ha dado resultados prometedores en diversos ámbitos de la atención sanitaria, incluida la oncología. Las aplicaciones clínicas de la IA en oncología son numerosas: desde mejorar la precisión y la rapidez del diagnóstico del cáncer hasta optimizar su tratamiento.
Varios algoritmos basados en IA de detección asistida por ordenador (CAD) para mamografías de cribado han reducido la variabilidad entre radiólogos y mejorado las tasas de detección del cáncer de mama. El sistema de IA de Google interpreta tomografías computarizadas (TC) para predecir la probabilidad de tener cáncer de pulmón.
Sin embargo, en entornos con recursos limitados no se dispone fácilmente de soluciones que requieren equipos costosos, como mamógrafos, tomografías computarizadas (TC) o resonancias magnéticas (RM). Por ejemplo, en la India solo hay 55 mamógrafos en los hospitales distritales públicos para atender a 763 distritos. Por tanto, se necesitan tecnologías portátiles de detección basadas en IA que no dependan de una infraestructura extensa y costosa. Esto permitiría que las pruebas preventivas fueran accesibles, viables y asequibles.
En entornos con recursos limitados no se dispone fácilmente de soluciones que requieren equipos costosos, como mamógrafos, tomografías computarizadas (TC) o resonancias magnéticas (RM).
Dra. Anita Borges, Indian Cancer Society, y Dra. Lakshmi Krishnan, Niramai Health Analytix
Uso de tecnología basada en IA para detectar el cáncer de mama
Ya existen innovaciones tecnológicas oncológicas de bajo coste basadas en IA para los PIBM. El sistema Eva de MobileODT utiliza un algoritmo de IA patentado para evaluar una imagen y determinar si hay cáncer de cuello uterino. La imagen se obtiene con un colposcopio digital móvil fabricado a partir de un teléfono inteligente equipado con una fuente de luz.
La solución Thermalytix de Niramai se basa en el principio de que las células cancerosas muy activas crean una zona de mayor temperatura debido al agrandamiento de los vasos sanguíneos existentes y a la formación de nuevas lesiones vasculares. Con las cámaras infrarrojas actuales, que son portátiles y pueden adquirirse por una décima parte del coste de un equipo de mamografía 2D, es posible medir estas variaciones de temperatura con gran precisión e identificar y caracterizar los patrones térmicos generados por anomalías mamarias.
Esta prueba sin radiación genera una imagen térmica que el algoritmo de IA Thermalytix analiza para detectar variaciones de temperatura. Esta prueba cuantitativa automatizada ofrece interpretaciones uniformes e informes en tiempo real. Puede realizarla un técnico formado que no sea profesional clínico y tenga conocimientos básicos de cómo manejar un ordenador portátil y un teléfono inteligente. Esto reduce la carga de trabajo del radiólogo, que puede centrarse únicamente en las pacientes que necesitan pruebas adicionales.
Además, la prueba Thermalytix requiere mantener cierta distancia entre el técnico y la paciente, lo que hace que la experiencia sea privada. Esta separación inherente supone una ventaja adicional durante la actual pandemia de COVID-19 y ante futuras situaciones relacionadas con enfermedades transmisibles.
Volver a explorar las imágenes térmicas
Aunque la termografía se introdujo como herramienta de detección ya en 1956, hasta la fecha no ha sido ampliamente aceptada. Esto se debe sobre todo a la baja sensibilidad y especificidad observadas en estudios anteriores. Sin embargo, los últimos avances en cámaras infrarrojas han mejorado la calidad de las imágenes térmicas en los últimos 50 años. Ahora merece la pena volver a explorar las imágenes térmicas combinadas con IA para ofrecer una prueba sin contacto, indolora y no invasiva, y una experiencia de detección eficiente, rápida y cómoda.
¿Cómo ayuda el Foro a los gobiernos a adoptar la tecnología de IA de forma responsable?
Una prueba portátil y asequible basada en IA como esta podría ser la solución para acceder a pruebas fiables de detección del cáncer de mama en zonas rurales, que a menudo cuentan con un centro médico, pero carecen de equipos de diagnóstico por imagen o de radiólogos, o de ambos. Estas pruebas de detección basadas en IA podrían mejorar la escalabilidad de los programas de detección en los PIBM y ayudar a reducir las desigualdades sanitarias existentes.
