un equip internacional liderat per la Universitat Rovira i Virgili ha desenvolupat un model d’intel·ligència artificial capaç d’integrar dades d’imatges mèdiques i informació clínica per calcular el risc de reaparició d’un tumor de mama de manera més acurada i interpretativa, amb un elevat nivell de precisió.

El nou sistema combina dues fonts d’informació: d’una banda, utilitza imatges de ressonància magnètica dinàmica amb contrast i, de l’altra, dades clíniques de cada pacient. A diferència dels sistemes actuals, que només analitzen les característiques específiques del tumor, aquest nou enfocament també té en compte altres variables com el teixit mamari que l’envolta. Aquesta visió global permet al model captar patrons molt subtils, com la simetria entre ambdues mames o la textura interna del tumor, que s’associen amb una major probabilitat de recaiguda.

A les proves realitzades amb més de 500 pacients el sistema va aconseguir un alt nivell de precisió global – dels més elevats entre tots els models provats fins ara- i va demostrar una major sensibilitat per identificar els casos amb risc real de recaiguda.

L’anàlisi dels resultats també ha permès identificar els factors més importants a l’hora de fer una predicció: la textura irregular del tumor, la falta de simetria entre les dues mames i l’estat dels receptors hormonals. Aquests indicadors podrien convertir-se en noves eines visuals i mèdiques a l’hora de prendre decisions clíniques.

Una altra de les potencialitats del model és que és escalable, interpretable i potencialment aplicable a hospitals sense necessitat de proves genètiques invasives o molt costoses. “Esperem en un futur validar aquesta eina amb dades de més centres per garantir-ne la seva aplicació clínica a gran escala”, comenta Domènec Puig.

L’investigador principal de l’estudi és Domènec Puig, del Departament d’Enginyeria Informàtica i Matemàtiques de la URV i aquest forma part del projecte europeu Bosomshield, emmarcat en el programa Marie Skłodowska-Curie Doctoral Networks. Això, expliquen des de la URV, demostra el potencial de la col·laboració entre tecnologia d’avantguarda i medicina per avançar cap a una oncologia més personalitzada i predictiva.