El cáncer de mama sigue siendo el tipo de cáncer más diagnosticado entre las mujeres americanas, pero las lagunas en la atención son considerables. A pesar de las recomendaciones, la mayoría de las mujeres mayores de 40 años omiten la mamografía anual sugerida. La presión sobre el sistema de salud se agrava con un aumento en el número de mamografías que deben ser revisadas por una plantilla de radiólogos cada vez menor, y los diagnósticos, una vez realizados, enfrentan atrasos en los resultados de pruebas clave que son vitales para decidir los tratamientos adecuados.
Frente a estas problemáticas, empresas emergentes del programa NVIDIA Inception están desarrollando aplicaciones de inteligencia artificial para apoyar a los clínicos en diversos puntos críticos, incluyendo la imagenología, la evaluación de riesgos y la planificación de tratamientos. Anualmente, se realizan aproximadamente 40 millones de mamografías en Estados Unidos, aunque se prevé una escasez de decenas de miles de radiólogos en la próxima década, lo que sobrecarga aún más la capacidad del sistema para analizarlas.
En este contexto, se destacan tecnologías como la plataforma ATUSA de iSono Health, que simplifica el flujo de trabajo de imágenes de mama. El sistema automatizado de ultrasonido 3D cuantitativo, aprobado por la FDA, captura un volumen estándar del seno en alrededor de dos minutos, en comparación con los 45 minutos que puede llevar un ultrasonido convencional. Esta precisión y rapidez ayudad a disminuir errores operativos y variabilidad.
Por otro lado, Whiterabbit.ai desarrolla tecnología de IA para detección de cáncer de mama, destacándose por su software WRDensity, que evalúa automáticamente la densidad mamaria a partir de mamografías, y WRRisk, que estima el riesgo a largo plazo de desarrollar cáncer. Estas herramientas buscan aliviar la carga del personal radiólogo, acelerar resultados y reducir falsas alarmas o llamadas innecesarias.
Avances como los de Ataraxis AI apuntan a predecir qué tratamientos funcionarán mejor para cada paciente, basándose en datos digitales como diapositivas de patología y variables clínicas estándar. Estos modelos de IA analizan estos datos para predecir la respuesta a tratamientos y el riesgo de recaída, con la finalidad de personalizar la terapia.
SimBioSys, por su parte, está creando modelos 3D de tumores de mama que proporcionan información esencial para planificar cirugías y tratamientos, incorporando tecnologías como NVIDIA MONAI y CUDA-X para procesar grandes volúmenes de imágenes rápidamente. Esta velocidad es crucial, ya que tanto pacientes como médicos necesitan respuestas rápidas para avanzar en la atención médica.
Estas innovaciones tecnológicas pretenden cerrar la brecha en la atención del cáncer de mama mediante el empleo de la inteligencia artificial, asegurando que más mujeres reciban diagnósticos y tratamientos precisos, más rápidamente.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
