La IA podría ayudar a detectar enfermedades cardiovasculares comunes a partir de mamografías

Viana Copeland, doctora del Centro Médico Chaim Sheba de la Universidad de Tel Aviv, señala que es necesario avanzar en nuevos métodos de detección de enfermedades cardiovasculares (ECV) en mujeres.

"A pesar de ser la principal causa de muerte en mujeres a nivel mundial, las ECV se subdiagnostican y tratan de forma insuficiente. Un hallazgo común en nuestro centro médico, y en todo el mundo, es que cuando las mujeres buscan atención médica, su ECV ya está avanzada", explica.

Por otro lado, recuerda que "muchas mujeres se someten a exámenes de detección de cáncer de mama de rutina, incluso cuando no han buscado atención por síntomas cardiovasculares. Investigamos si la IA podría ayudar a la mamografía a cumplir una función adicional en este grupo: la detección temprana de ECV, lo que permitiría implementar estrategias preventivas".

Este estudio de cohorte retrospectivo incluyó datos de 29.921 mujeres que se sometieron a 97.364 mamografías. La cohorte tenía una edad media de 54 años.

Se extrajo información clínica sobre la presencia de tres enfermedades cardiovasculares comunes (hipertensión, cardiopatía isquémica o enfermedad arterial coronaria) y accidente cerebrovascular) de diversas fuentes, como historias clínicas electrónicas, recetas médicas y hallazgos de procedimientos y pruebas de imagen. La prevalencia fue del 16% para la hipertensión, del 2,5% para la cardiopatía isquémica y del 2,5% para el accidente cerebrovascular.

Se entrenó un modelo de aprendizaje profundo para identificar características en las mamografías de mujeres con hipertensión, cardiopatía isquémica o accidente cerebrovascular. La capacidad del modelo para distinguir entre mujeres con y sin cada afección cardiovascular se evaluó mediante el área bajo la curva ROC (AUROC), cuyos valores oscilan entre 0,5 (para una detección aleatoria) y 1,0 (para una discriminación perfecta).

El modelo inicial tuvo un buen desempeño, con valores de AUROC de 0,79 para la hipertensión, 0,78 para la cardiopatía isquémica y 0,86 para el accidente cerebrovascular. Los resultados fueron consistentes al considerar el estado de cáncer y la edad.

La doctora Copeland señala que, "dado que la mamografía ya se utiliza ampliamente, analizar las mismas imágenes para obtener información cardiovascular podría ofrecer un enfoque escalable sin necesidad de realizar un examen de imagen adicional. Además, la mamografía llega a muchas mujeres de mediana edad, un período importante para reconocer y abordar el riesgo cardiovascular".

Los investigadores trabajan ahora para mejorar la precisión del modelo y reducir tanto los falsos positivos como los falsos negativos. También planean investigar si las mamografías podrían ayudar a identificar otras afecciones cardiovasculares.