Estudio observacional prospectivo para la clasificación de las microcalcificaciones mamarias con técnicas de inteligencia artificial

Las microcalcificaciones mamarias se clasifican actualmente mediante la escala radiológica BI-RADS. En caso de microcalcificaciones sospechosas (B3), se recomienda realizar una valoración por biopsia para valoración histopatológica. Sin embargo, alrededor del 70-80% de las biopsias realizadas muestran histología benigna que no requiere tratamiento quirúrgico. Las corebiopsias son procedimientos invasivos con un coste biológico, psicológico (molestias del paciente), organizativo y económico (para el Sistema Sanitario). Por tanto, la mejora de la precisión en la clasificación radiológica de las microcalcificaciones es fundamental. Recientemente, se han reportado en la literatura varios enfoques para detectar y clasificar la microcalcificación como benigna o sospechosa en las mamografías digitales. Los métodos de análisis basados ​​en el uso del aprendizaje profundo (DL) también han surgido como prometedores para el procesamiento de imágenes de mamografía. Las redes neuronales convolucionales (CNN) son actualmente el estado del arte para la clasificación de imágenes en muchos campos de aplicación en el campo de la visión artificial. Este estudio pretende implementar un método de clasificación de las microcalcificaciones mamarias (en benignas o malignas) con técnicas de Inteligencia Artificial (IA) sobre imágenes mamográficas, evaluando el rendimiento diagnóstico (precisión) de este abordaje. La evaluación se realizará con referencia al enfoque radiológico estándar (clasificación BI-RADS).

Junto con la aplicación de sistemas de IA a la imagen mamográfica, otra necesidad clínica actual es el desarrollo de una herramienta de diagnóstico capaz de determinar in situ las características biomoleculares de las microcalcificaciones, discriminando con precisión su naturaleza sin tomar tejido, fijar e incluir la muestra en parafina, y sin evaluación altamente especializada por parte del patólogo. La espectroscopia Raman (RS) es un método muy específico desde el punto de vista biomolecular y, al mismo tiempo, es compatible con las medidas in vivo. Consiste en un enfoque biofotónico capaz de explorar la composición molecular de una muestra determinada a través de su irradiación directa (mediante luz láser) y la adquisición simultánea de señales de emisión. La información RS podría combinarse con funciones de imágenes para implementar un modelo de IA para la clasificación combinada de microcalcificaciones mamarias.