Investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts han desarrollado Mirai, un modelo de aprendizaje profundo que utiliza mamografías para estimar el riesgo de cáncer de mama. Mirai puede funcionar con o sin datos clínicos y ha sido validado en cohortes de Estados Unidos, Suecia y Taiwán. En comparación con otros modelos, Mirai identificó al 41,5% de las mujeres que desarrollarían cáncer en los cinco años siguientes, superando al modelo Tyrer-Cuzick. Mirai también mostró una gran versatilidad y capacidad para generalizar, lo que lo hace adecuado para su uso en diferentes entornos clínicos. El modelo alcanzó un índice C de 0,76 a 0,81 en los distintos centros donde fue probado, lo que indica una alta precisión en la predicción del riesgo. Los investigadores destacan la importancia de la equidad en la predicción del riesgo y la capacidad de Mirai para funcionar correctamente con mamógrafos de diferentes fabricantes. El estudio sugiere que Mirai podría facilitar estrategias de cribado más personalizadas y mejorar la detección temprana del cáncer de mama.