El análisis por inteligencia artificial (IA) de las mamografías podría utilizarse para detectar diferentes enfermedades cardiovasculares comunes (ECV), según un estudio que se presentará en el Congreso ESC 2026. La ponente, la doctora Viana Copeland, del Centro Médico Chaim Sheba de la Universidad de Tel Aviv, Ramat Gan, Israel, explicó por qué se necesitan nuevos métodos de detección para las ECV en mujeres.
«A pesar de ser la principal causa de muerte en mujeres en todo el mundo, las ECV están consistentemente infradiagnosticadas y subtratadas. Un hallazgo común en nuestro centro médico, y en todo el mundo, es que cuando las mujeres buscan ayuda médica, su ECV ya está avanzada. Por otro lado, muchas mujeres sí se someten a pruebas rutinarias de detección del cáncer de mama, incluso cuando no han buscado atención para los síntomas cardiovasculares. Investigamos si la IA podría ayudar a que la mamografía cumpla un propósito adicional en este grupo: la detección temprana de las ECV, permitiendo implementar estrategias preventivas», aseguró la doctora Viana Copeland.
Este estudio de cohorte retrospectivo incluyó datos de 29.921 mujeres que se sometieron a 97.364 exámenes mamografías. La cohorte tenía una edad media de 54 años. Se extrajo información clínica sobre la presencia de tres ECV comunes –hipertensión, enfermedad cardíaca isquémica (también conocida como enfermedad de las arterias coronarias) o ictus- de diversas fuentes, incluyendo historiales médicos electrónicos, prescripciones de medicamentos y hallazgos procedimentales e imagenísticos. La prevalencia fue del 16% para hipertensión, 2,5% para cardiopatía isquémica y 2,5% para ictus.
Se entrenó un modelo de aprendizaje profundo para identificar características de las mamografías de mujeres con hipertensión, enfermedad cardíaca isquémica o ictus. La capacidad del modelo para distinguir entre mujeres con y sin cada condición cardiovascular se evaluó utilizando áreas bajo las curvas de características de operación del receptor (AUROC), donde los valores van desde 0,5 para adivinaciones aleatorias hasta 1,0 para discriminación perfecta.
El modelo inicial tuvo buen desempeño, con AUROCs de 0,79 para hipertensión, 0,78 para cardiopatía isquémica y 0,86 para ictus. Los resultados fueron consistentes al considerar el estado canceroso y la edad.
Información cardiovascular
Copeland señaló que «como la mamografía ya se utiliza ampliamente, analizar las mismas imágenes para obtener información cardiovascular podría ofrecer un enfoque escalable sin requerir un examen de imagen adicional. La mamografía también llega a muchas mujeres en la mediana edad, un periodo importante para reconocer y abordar el riesgo cardiovascular.»
Los investigadores están ahora trabajando 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 condiciones cardiovasculares.
Comentando los hallazgos, la profesora asociada Elena Arbelo, miembro del Comité de Comunicación del ESC, dijo: «Como cardióloga y mujer, encuentro este concepto convincente: una mamografía puede algún día hacer más que buscar cáncer de mama; también puede ofrecer una ventana a la salud cardiovascular. Eso importa porque las ECV en mujeres todavía se reconocen demasiado tarde. Es estupendo ver cómo se presentan estudios innovadores de IA en el Congreso ESC 2026, con el objetivo de abordar necesidades no cubiertas. El reto ahora es establecer precisión y fiabilidad, pasar de la experimentación a la implementación clínica.»
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