La mamografía con IA puede ayudar a diagnosticar los cánceres de mama más pequeños que los médicos no pueden diagnosticar, según un nuevo estudio danés
Médico analizando una mamografía.
UNSPLASHCOPENHAGUE.- U nuevo método de Inteligencia Artificial (IA) podría mejorar la precisión para detectar el cáncer de mama de las evaluaciones de mamografía realizadas por los médicos, revela una reciente investigación realizada por un grupo de radiólogos de mama en Dinamarca.
La mamografía es el examen más común para detectar el cáncer de mama en mujeres que no presentan signos ni síntomas de la enfermedad. Sin embargo, la tecnología ha avanzado, mejorando las imágenes y exponiendo los tejidos a menos radiación.
El cáncer de mama es el segundo tipo de cáncer más común, después del de pulmón. Asimismo, es la segunda mayor de muerte por cáncer entre las mujeres en los Estados Unidos. En 2023, se estima que 43.170 mujeres fallecieron a causa de esta enfermedad.
Según el análisis, la mamografía asistida por IA puede ayudar a los médicos a evaluar mejor los estudios e incluso diagnosticar los cánceres de mama más pequeños con menos lecturas de diagnósticos positivos poco alentadores.
El sistema de IA implementado para la detección fue Transpara ScreenPoint Medical, que consta de modelos de aprendizaje profundo entrenados para resaltar y calificar lesiones y calcificaciones sospechosas en mamografías.
Los hallazgos publicados en la revista de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA) Radiology mostraron que este método encontró significativamente más cánceres de mama, un 0,8% frente a 0,7%, con una tasa de falsos positivos más baja de un 1,6% en comparación a 2,4%, que los médicos que analizaron las mamografías por su cuenta.
Los resultados falsos positivos ocurren cuando los radiólogos ven una anomalía en una mamografía, pero en realidad no hay cáncer presente.
Los investigadores encontraron también que alrededor de un 21% menos de mujeres tuvieron que realizarse una mamografía de seguimiento cuando la IA ayudó a los médicos a analizar las imágenes de los senos.
Asimismo, las probabilidades de que una mujer realmente tuviera cáncer de mama después de un resultado positivo también fue mayor un 34% con respecto a un 23%.
La implementación del sistema además ayudó a los médicos, un 45% frente a un 37%, a encontrar más tumores de 1 centímetro o menos de tamaño.
Por otra parte, el uso de la IA redujo la carga de trabajo de lectura de los radiólogos en más de un 33%, lo cual es importante para que las mamografías estén ampliamente disponibles, dijeron los expertos.
Para llegar a esta conclusión, el grupo de científicos pidió a 21 radiólogos especializados en mama que leyeran las mamografías de casi 61.000 mujeres danesas de entre 50 y 69 años que fueron examinadas entre octubre de 2020 y noviembre de 2021, antes de la implementación del sistema de IA.
Posteriormente, entre noviembre de 2021 y octubre de 2022, realizaron el primer análisis de exámenes de detección de senos a más de 58.000 mujeres con un programa de inteligencia artificial.
Las mamografías consideradas normales por la IA fueron revisadas por segunda vez por radiólogos humanos para confirmar los resultados del programa.
El investigador principal Andreas Lauritzen , estudiante postdoctoral de la Universidad de Copenhague en Dinamarca, manifestó que "creemos que la IA tiene el potencial de mejorar el rendimiento de las pruebas de detección".
Añadió que la detección poblacional con mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama, “pero impone una carga de trabajo sustancial a los radiólogos que deben leer una gran cantidad de mamografías, la mayoría de las cuales no justifican una revisión de la paciente".
No obstante, el equipo Lauritzen aseguró que se necesitará realizar más estudios para evaluar los resultados de las mamografías a largo plazo plazo, y hacer que la IA sea aún más concisa para las mujeres.
"Los radiólogos normalmente tienen acceso a las mamografías de detección previas de las mujeres, pero el sistema de inteligencia artificial no. Eso es algo en lo que nos gustaría trabajar en el futuro", indicaron.
@Lydr05
FUENTE: Con información de la revista Radiology
Descarga LA APP