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Investigadores del DII presentan calibración de modelo predictivo de cáncer de mama

29 de julio de 2025 | Equipo de Vinculación (LCV) 

¿Puede un modelo de inteligencia artificial entrenado en hospitales internacionales predecir con precisión el cáncer de mama en mujeres chilenas? Esa es la pregunta que guió la investigación presentada por Susana Mondschein y Diego Kauer, académicos del Departamento de Ingeniería Industrial (DII) de la Universidad de Chile, en el reciente Encuentro Científico del Centro para la Prevención y Control del Cáncer (CECAN), realizado el pasado 23 de julio en modalidad híbrida, desde la Pontificia Universidad Católica.

El estudio titulado “Calibración de un modelo predictivo de cáncer de mama basado en mamografía para la población chilena” aborda de manera pionera cómo adaptar tecnologías de vanguardia al contexto nacional. El modelo en cuestión, llamado MIRAI, fue desarrollado por el MIT y ha demostrado una alta capacidad de predicción del riesgo de cáncer de mama en centros hospitalarios de Estados Unidos, Suecia, Brasil, Taiwán e Israel. Sin embargo, su desempeño en un sistema como el chileno —caracterizado por la heterogeneidad tecnológica y las inequidades en salud— requería un ajuste fino.

Liderazgo en ciencia: Susana Mondschein y el rol del DII en salud pública

Susana Mondschein, profesora titular y directora del Departamento de Ingeniería Industrial, lidera esta línea de investigación en conjunto con el equipo del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI) y CECAN. Durante su presentación, profundizó en un hallazgo relevante para la salud pública nacional: la supervivencia por cáncer de mama en Chile varía significativamente según el sistema previsional, siendo mayor en ISAPRE que en FONASA, incluso al controlar por etapa y edad. Estos resultados están respaldados por publicaciones académicas, como el artículo “Breast cancer trends in Chile: Incidence and mortality rates (2007–2018)”, publicado en PLOS Global Public Health y coescrito por la propia Mondschein junto a Benjamín Madariaga y Soledad Torres.

Calibración de MIRAI: una mirada chilena a un modelo global

Diego Kauer, ingeniero e investigador del DII, fue el encargado de presentar los detalles técnicos del estudio. MIRAI es un modelo de visión computacional que estima el riesgo de desarrollar cáncer de mama en un horizonte de cinco años, a partir de imágenes de mamografía (sin considerar otros factores de riesgo adicionales), validado en varios hospitales del mundo con mamógrafos HOLOGIC (exámenes de mamografía en 3D).

Para calibrar el modelo, se utilizó una base de datos de más de 75.000 pacientes y 166.000 mamografías provenientes de 27 de los 29 servicios de salud públicos del país, en colaboración con el Hospital Digital del MINSAL. El proceso incluyó filtros rigurosos de calidad, exclusiones por duplicados y seguimientos insuficientes, para asegurar la robustez del entrenamiento.

Uno de los principales desafíos fue adaptar un modelo entrenado exclusivamente con mamografías de una marca específica (Hologic), a un entorno nacional donde coexisten múltiples fabricantes. Esto convirtió al estudio en la primera validación multi-vendor del modelo MIRAI, lo que permite proyectar su aplicabilidad real en el sistema público chileno.

Resultados preliminares y proyección

Los resultados de la calibración indican que, si bien el desempeño de MIRAI en Chile es ligeramente inferior al de EE.UU., se mantiene comparable a los estándares internacionales. Además, el modelo logra detectar lesiones sospechosas en etapas más tempranas que los métodos tradicionales, lo que podría cambiar la práctica médica en el país. Un caso de estudio presentado mostró cómo, desde 2021, el modelo advirtió un riesgo alto que se materializó en cáncer años más tarde, validando su capacidad predictiva.

Lo que viene: desde la predicción al impacto

Entre los próximos pasos del equipo investigador está evaluar la costo-efectividad de implementar MIRAI a gran escala, establecer umbrales de riesgo personalizados y mejorar el modelo mediante el uso de mamografías adicionales como parte de la predicción. También se busca establecer una política de “reentrenamiento” del algoritmo para evitar el deterioro de su desempeño en el tiempo.

Los resultados obtenidos en esta primera calibración permitirán al equipo avanzar hacia una evaluación más profunda del potencial de MIRAI en la toma de decisiones clínicas y en la planificación de estrategias de detección temprana a nivel país. La evidencia generada sienta las bases para futuras mejoras en equidad diagnóstica y abre la puerta a una implementación de tecnologías predictivas en el sistema de salud chileno.

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