La evaluación del riesgo de cáncer de mama ha sido tradicionalmente un proceso basado en factores clínicos como edad, antecedentes familiares, densidad mamaria o historial reproductivo. Sin embargo, este enfoque, plasmado en modelos como el Tyrer-Cuzick, ha mostrado limitaciones importantes a la hora de predecir con precisión qué mujeres desarrollarán la enfermedad. En este contexto, investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts han desarrollado Mirai, un modelo de aprendizaje profundo que utiliza mamografías como fuente primaria para estimar el riesgo a distintos plazos. Continúa leyendo «Una nueva forma de evaluar el riesgo de cáncer de mama: el modelo Mirai y su impacto en la mamografía»
