Un innovador algoritmo de inteligencia artificial desarrollado por The George Institute for Global Health, en colaboración con la University of New South Wales y la University of Sydney, puede predecir el riesgo de enfermedad cardíaca en mujeres analizando únicamente mamografías y su edad.
Los resultados se publicaron en Heart, la revista oficial de la British Cardiovascular Society.
Cómo funciona este modelo
Este modelo de aprendizaje profundo analiza características de las mamografías sin necesidad de otros datos clínicos complejos, como presión arterial o colesterol y logra una precisión comparable a los calculadores de riesgo cardiovascular tradicionales.
Diseñado con más de 49.000 mamografías de mujeres en áreas metropolitanas y rurales de Victoria (Australia).
El modelo de deep learning, evalúa múltiples características de la imagen combinadas con la edad, sin depender únicamente de calcificaciones arteriales en la mama (BAC) que presentan limitaciones en las mujeres mayores.
“Nuestro modelo no requiere historia clínica ni registros médicos adicionales, lo que lo hace menos costoso de implementar y aún así altamente preciso” explica la Asociada Profesora Clare Arnott, directora global del programa cardiovascular del instituto.
Por qué es importante esto para el mundo de la medicina
La enfermedad cardiovascular (ECV) es la principal causa de muerte en mujeres a nivel mundial, con aproximadamente 9 millones de fallecimientos al año, cerca de un tercio de todas las muertes femeninas.
Las mujeres suelen ser subdiagnosticadas y tratadas insuficientemente, ya que existe la percepción errónea de que la ECV afecta principalmente a hombres.
Las mamografías son ampliamente utilizadas, con más del 67% de participación en EE.UU. y Reino Unido, lo que ofrece una vía ideal para integrar la detección cardiovascular temprana.
Potencial impacto de la creación
- Puede permitir detectar riesgo cardiovascular de manera temprana y precisa durante revisiones mamográficas de rutina.
- Mejorar el acceso a la detección preventiva en áreas rurales mediante unidades móviles de mamografía.
- Reducir la brecha de atención entre mujeres y hombres en enfermedades cardíacas.
- Se posibilita una posible implementación global de bajo costo y sin necesidad de datos clínicos adicionales.
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