Durante décadas, los radiólogos han observado que las mamografías de detección de cáncer de mama también revelan depósitos de calcio en las arterias que atraviesan el tejido mamario, lo que provoca el endurecimiento de los vasos sanguíneos. Un nuevo estudio muestra cómo la inteligencia artificial puede utilizarse a gran escala para convertir este «hallazgo incidental» en un sistema de alerta para una categoría de enfermedad completamente diferente. Investigadores utilizaron inteligencia artificial para cuantificar los depósitos de calcio en las arterias en más de 120 mil mamografías de detección de cáncer de mama y descubrieron que una calcificación arterial mamaria (CAM) más severa era un indicador de mayor riesgo de insuficiencia cardíaca, infartos, accidentes cerebrovasculares y muerte.

La oportunidad para la salud pública de detectar riesgos ocultos de enfermedades cardíacas es potencialmente enorme: millones de personas se realizan mamografías cada año. Los estudios han demostrado que muchas mujeres creen erróneamente que el cáncer de mama es la principal causa de muerte y que pueden no tomar en serio el riesgo mucho mayor de enfermedades cardíacas.

Durante años, se ha acumulado evidencia de que las enfermedades cardíacas en las mujeres no se diagnostican correctamente, a pesar del amplio conocimiento sobre cómo prevenirlas. Un informe reciente de la Asociación Americana del Corazón mostró que las enfermedades cardiovasculares están aumentando drásticamente en las mujeres, incluso mientras disminuye la conciencia sobre el riesgo entre ellas. Para 2050, un tercio de las mujeres entre 20 y 44 años padecerá algún tipo de enfermedad cardíaca. Se proyecta que la hipertensión, la obesidad y la diabetes también aumentarán.

“Las mujeres se someten a muy pocas pruebas de detección y, por consiguiente, no se les diagnostican todas las enfermedades cardiovasculares”, afirmó Hari Trivedi, profesor asociado de radiología en la Universidad de Emory y uno de los líderes del estudio.

Esto llevó a Trivedi y sus colegas a preguntarse si un tipo diferente de prueba de detección podría brindar la oportunidad de identificar a personas que podrían estar pasando desapercibidas. Casi el 70% de las mujeres mayores de 40 años tienen sus mamografías al día.

Usar la IA para predecir el riesgo de enfermedad cardíaca grave a partir de mamografías

La población del estudio incluyó a 74 mil mujeres que se realizaron mamografías en Emory Healthcare en Atlanta y a casi 50 mil de Mayo Clinic Enterprise, con sedes en Arizona, Florida, el Medio Oeste y Rochester, Minnesota. En la población de pacientes de Emory, solo alrededor del 7% tenía suficientes datos en sus historias clínicas para calcular una puntuación de riesgo cardiovascular estándar, mientras que en la población de Mayo Clinic, alrededor del 28% sí los tenía.

Trivedi y sus colegas diseñaron un algoritmo de IA para cuantificar el nivel de depósitos de calcio en las tomografías de detección de cáncer de mama y los clasificaron en cuatro categorías amplias a lo largo de un continuo, desde ausencia total de calcificación arterial hasta calcificación grave. Posteriormente, analizaron la capacidad predictiva de estas categorías para eventos cardiovasculares mayores en las mujeres, a quienes se les realizó un seguimiento durante una mediana de siete años.

Descubrieron que la puntuación BAC era una herramienta eficaz para identificar el riesgo. Entre dos mujeres con características similares, como edad, raza y factores de riesgo cardiovascular conocidos, aquellas en la categoría de calcificación grave tenían el doble de riesgo de sufrir un evento cardiovascular que una persona sin calcificación, según el estudio.