La UNED coordina el proyecto de investigación Cribado coste-efectivo de cáncer de mama mediante mamografía, ecografía y termografía, dirigido por Francisco Javier Díez Vegas y Mariano Rincón Zamorano, profesores del Departamento de Inteligencia Artificial de la ETSI Informática de la UNED. Su objetivo, según el profesor Díez, es “buscar el patrón óptimo de cribado para cada mujer, combinando las técnicas habituales para la detección del cáncer de mama, que son la mamografía y la ecografía, con una técnica menos frecuente: la termografía. Se pasará de un cribado de ‘talla única’, es decir, igual para toda la población, a un ‘traje a medida’ que tenga en cuenta las características personales de cada mujer.” Para ello se utilizarán varias técnicas de inteligencia artificial (IA), como el aprendizaje profundo (deep learning), para analizar las imágenes y los modelos probabilistas que guían la toma de decisiones con criterios de coste-efectividad.
Su aspecto más novedoso es la inclusión de la termografía en la combinación de técnicas de cribado y diagnóstico. Según explica Díez, “la termografía no es una técnica nueva; existe desde mediados del siglo pasado, pero cayó en desuso e incluso en desprestigio debido a que en varios estudios no obtuvo los resultados esperados. Sin embargo, el interés es ahora creciente porque hay mejores cámaras, con mayor resolución y sensibilidad, y porque la IA permite detectar variaciones que escapan al ojo humano”.
En efecto, la termografía se basa en la observación de pequeños cambios de temperatura: “Los tumores son grupos de células que crecen más rápido de lo habitual y que, para alimentarse, necesitan crear pequeñas venas y arterias. Esta angiogénesis produce calor, que se detecta a través de cámaras térmicas, principalmente por la comparación entre las dos mamas”. La ventaja de esta técnica es que resulta totalmente inocua, porque no utiliza rayos X, sino que capta la luz infrarroja emitida espontáneamente por el cuerpo humano. “Esto es especialmente importante para mujeres jóvenes de alto riesgo por antecedentes familiares”, explica Díez, “a las que se le deben realizar pruebas frecuentes desde edades muy tempranas, con la consiguiente acumulación de radiación. Igualmente puede aplicarse a mujeres embarazadas”. Además, como ningún instrumento entra en contacto con la piel, resulta indolora.
El objetivo de combinar las tres técnicas, utilizando la IA, es evitar tanto los falsos positivos, que provocan biopsias innecesarias, como los falsos negativos, que hacen que el cáncer se detecte en estadios más avanzados, cuando los tratamientos son más agresivos, más costosos y menos eficaces. Este proyecto es novedoso porque hay muy pocos trabajos que combinen en modelos de IA varias técnicas de imagen, y ninguno que haya analizado si la termografía es coste-efectiva.
Como afirma Javier Díez, “no se trata de sustituir a los radiólogos, sino de proporcionales herramientas que les ayuden a interpretar mejor las imágenes y tomar mejores decisiones. Sin embargo, en países pobres, en que el cribado con mamografía resulta inviable por el coste del equipamiento y por la falta de radiólogos, el cribado con ecografía y termografía, realizado por técnicos y enfermeras con la ayuda de la IA, puede salvar muchas vidas.” Por ello algunos de los investigadores del proyecto van a viajar en enero de 2022 a Sierra Leona para una prueba piloto, en colaboración con la ONG ¡Viva Makeni!
Si el proyecto consiguiera demostrar la utilidad de la termografía, podría cambiar la forma en que se realiza el cribado y el diagnóstico del cáncer de mama, tanto en los países más desarrollados como en los de menos recursos.
El proyecto ha recibido la aprobación y financiación del Ministerio de Ciencia e Innovación. El equipo de la UNED cuenta con 13 investigadores, expertos en IA. Participa desde el inicio el hospitalHM Montepríncipe, con un grupo liderado por la doctora Manuela Parras. Posteriormente se ha incorporado el Hospital Universitario Príncipe de Asturias, con los doctores María Ángeles Cruz y Eduardo Pacios, y Cristina Vega, técnico de radiología. Colaboran además laUniversidad Complutense de Madrid y la Universidad Francisco de Vitoria.
