Según un nuevo estudio, los radiólogos asistidos por inteligencia artificial están realizando pruebas de detección
Estudio a gran escala publicado en la revistaThe Lancet Digital Health es el primero en comparar directamente la efectividad de la IA en la detección del cáncer de mama, ya sea que se use sola o como un asistente vivo. Los científicos esperan que tales sistemas puedan encontrar cánceres que los especialistas convencionales pasan por alto. Esto ayudará a liberar el tiempo de los radiólogos para que puedan atender a más pacientes.
Este software fue desarrollado porVara es una startup de Alemania que también dirigió el estudio. La IA de la compañía ya está en uso en más de una cuarta parte de los centros de detección de cáncer de mama en Alemania y se implementó en hospitales en México y Grecia a principios de este año.
El equipo de Vara con la asistencia de radiólogos deEl Hospital Universitario de Essen en Alemania y el Centro de Cáncer Memorial Sloan Kettering en Nueva York probaron dos enfoques. En el primer caso, la IA analiza las mamografías de forma independiente. En otro caso, AI distingue automáticamente entre imágenes que cree que parecen normales y aquellas que causan preocupación. Este último lo envía a un radiólogo, quien los revisa antes de ver la puntuación de la IA. Luego, el algoritmo emitirá una alerta si detecta cáncer cuando el médico no lo hizo.
Para entrenar la red neuronal, Vara proporcionó a la IA datos de más de 367.000 datos.mamografías, incluidos los registros de los radiólogos, las evaluaciones iniciales y la información sobre si la paciente ha tenido cáncer, para aprender a colocar estas imágenes en una de tres categorías: "diagnóstico seguro", "diagnóstico inexacto", "enfermedad precisa".Las conclusiones extraídas de ambos enfoques se compararon con las decisiones que tomaron los radiólogos del mundo real sobre 82.851 mamografías obtenidas de los centros de detección.
Cuando los algoritmos y los médicos trabajan juntosfueron un 3,6 % mejores en la detección del cáncer de mama. Este enfoque nos permitió dejar de lado automáticamente las imágenes que parecían normales. Esta racionalización intensiva puede reducir la carga de los radiólogos.
cómo la IA encuentra áreas sospechosas en las imágenes
Resultados anormales o no obvioslas exploraciones requieren un nuevo examen. Pero los radiólogos que estudian las mamografías pasan por alto uno de cada ocho casos de cáncer. La fatiga, el sobreesfuerzo e incluso la hora del día afectan la capacidad de los radiólogos para detectar tumores al observar miles de imágenes. Los signos visualmente sutiles también tienden a ser menos alarmantes, y el tejido mamario denso, que ocurre principalmente en pacientes más jóvenes, hace que los signos de cáncer sean más difíciles de ver.
Este enfoque puede reducir la escasez de radiólogos,especialmente en países donde hay un radiólogo por cada millón de pacientes. Incluso en EE. UU., que tiene proporcionalmente 10 veces más radiólogos que India, se pronostica una escasez de 17 000 especialistas para 2033.
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