Modelo para identificar las lesiones mamarias
|
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 01 Nov 2017 |

Imagen: El diagrama de dispersión muestra la puntuación del modelo de aprendizaje automático en comparación con un número aleatorio en el conjunto de prueba independiente (Fotografía cortesía de la RSNA).
Los investigadores han entrenado una herramienta de aprendizaje automático para identificar lesiones de cáncer de mama de alto riesgo diagnosticadas con biopsia que tienen poca probabilidad de volverse cancerosas y, por lo tanto, no requieren una cirugía inmediata.
El modelo mostró una exactitud del 97% en sus predicciones y podría ayudar a reducir las cirugías de cáncer de mama innecesarias en un 33%. Las lesiones de alto riesgo tienen un mayor riesgo de convertirse en cáncer, pero muchas de estas lesiones se pueden seguir, de manera segura, usando imágenes, sin requerir cirugía.
El estudio fue publicado en línea en la edición de octubre de 2017 de la revista Radiology por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, Boston, MA, EUA) y del Hospital General de Massachusetts (MGH; Boston, MA, EUA). La herramienta de aprendizaje automático permitió a los investigadores encontrar aquellas lesiones de alto riesgo que tienen un riesgo bajo de subir a cáncer.
El modelo tuvo en cuenta la edad de la paciente, la histología de la lesión y otros factores de riesgo estándar, pero también incluyó las palabras clave de los informes de patología de la biopsia. Los investigadores entrenaron el modelo utilizando pacientes con lesiones de alto riesgo comprobadas por biopsia. Después de entrenar el modelo en dos tercios de las lesiones de alto riesgo, los investigadores descubrieron que pudieron identificar el 97% de las lesiones que se volvieron cáncer. Los investigadores también encontraron que al usar el modelo podían ayudar a evitar casi un tercio de las cirugías de tumores benignos.
El autor del estudio, el radiólogo Manisha Bahl, MD, MPH, del MGH y de la Facultad de Medicina de Harvard, dijo: “Existen diferentes tipos de lesiones de alto riesgo. La mayoría de las instituciones recomiendan la escisión quirúrgica para lesiones de alto riesgo como la hiperplasia ductal atípica. para los que el riesgo de subir a cáncer es de aproximadamente el 20%. Para otros tipos de lesiones de alto riesgo, el riesgo de volverse cáncer varía bastante en la literatura y el manejo de la paciente, incluida la decisión sobre si extirpar o examinar la lesión, varía según las prácticas. Nuestro objetivo es aplicar la herramienta en la clínica”.
Últimas TI en Imaginología noticias
- Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles
- Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento
- Un software de patología digital mejora la eficiencia del flujo de trabajo
- Un portal centrado en los pacientes facilita el acceso a la imagenología directa
- Una red global nueva mejora el acceso a la comprensión diagnóstica
- Una estación de trabajo nuevo apoya el flujo de trabajo de la imagenología pensando en los clientes
- Nuevo software permite disección virtual de anatomía humana
- Implementan dispositivo de red en Australia
- Tecnología informática reduciría millones en costos en atención médica
- Actualización permite búsquedas en varios archivos clínicos
- Liberan nuevos módulos PACS con mejoras en flujos de trabajo
- Instalan portal de entrenamiento clínico de vanguardia
- Aprueban aplicaciones especializadas para plataforma radiológica
- Dispositivo oftálmico detecta susceptibilidad a la AMD
- Sistema actualizado mejora reconstrucción de imágenes
- Novedosa tecnología identifica traumatismo craneal
Canales
Radiografía
ver canal
Algoritmo de IA utiliza mamografías para predecir con precisión el riesgo cardiovascular en mujeres
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de muerte en mujeres a nivel mundial, responsables de aproximadamente nueve millones de muertes al año. A pesar de esta carga, los síntomas... Más
Estrategia híbrida con IA mejora la interpretación de mamografías
Los programas de detección del cáncer de mama dependen en gran medida de la interpretación de las mamografías por parte de radiólogos, un proceso que requiere mucho tiempo... MásRM
ver canal
Modelo asistido por IA mejora las imágenes de resonancia magnética cardíaca
Una resonancia magnética cardíaca puede revelar información crucial sobre la función cardíaca y cualquier anomalía, pero las exploraciones tradicionales tardan... Más
Modelo de IA supera a los médicos en la identificación de pacientes con mayor riesgo de paro cardíaco
La miocardiopatía hipertrófica es una de las cardiopatías hereditarias más comunes y una de las principales causas de muerte súbita cardíaca en jóvenes y deportistas.... MásUltrasonido
ver canal
Parche de ultrasonido desechable supera el rendimiento de los dispositivos existentes
Los dispositivos portátiles de ultrasonido se utilizan ampliamente en el diagnóstico, el monitoreo de la rehabilitación y la telemedicina. Sin embargo, la mayoría de los modelos... Más
Herramienta no invasiva basada en ultrasonido detecta con precisión la meningitis infantil
La meningitis, una inflamación de las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal, puede ser mortal en bebés si no se diagnostica y trata a tiempo. Incluso con tratamiento, puede dejar daños permanentes,... Más
Avance en modelo de aprendizaje profundo mejora las imágenes médicas 3D con dispositivos portátiles
La ecografía es una técnica diagnóstica vital que permite visualizar órganos y tejidos internos en tiempo real, además de guiar procedimientos como biopsias e inyecciones.... Más
Sistema de imágenes mamarias indoloro puede realizar una exploración del cáncer en un minuto
El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte en mujeres a nivel mundial, y la detección temprana es clave para mejorar los resultados. Los métodos tradicionales, como la mamografía y el... MásMedicina Nuclear
ver canal
Nueva solución de imagen mejora la supervivencia de los pacientes con cáncer de próstata recurrente
La detección del cáncer de próstata recurrente sigue siendo uno de los mayores desafíos en oncología, ya que los métodos de imagen estándar, como las g... Más
Nueva cámara permite ver dentro del cuerpo humano para mejorar el escaneo y diagnóstico
Las exploraciones de medicina nuclear, como la tomografía computarizada por emisión de fotón único (SPECT), permiten a los médicos observar la función cardíaca,... Más
Nueva técnica de PET específica para bacterias detecta infecciones pulmonares difíciles de diagnosticar
Mycobacteroides abscessus es una micobacteria de rápido crecimiento que afecta principalmente a pacientes inmunodeprimidos y a personas con enfermedades pulmonares preexistentes, como fibrosis... MásImaginología General
ver canal
Nuevas nanopartículas ultrapequeñas y sensibles a la luz podrían servir como agentes de contraste
Las tecnologías de imagen médica enfrentan desafíos constantes para capturar vistas precisas y detalladas de los procesos internos, especialmente en enfermedades como el cáncer,... Más
Algoritmo de IA predice con precisión la metástasis del cáncer de páncreas mediante imágenes rutinarias de TC
En el cáncer de páncreas, detectar si la enfermedad se ha extendido a otros órganos es crucial para determinar si la cirugía es adecuada. Si hay metástasis, no se recomienda... MásIndustria
ver canal
Colaboración entre GE HealthCare y NVIDIA para reinventar la imagenología diagnóstica
GE HealthCare (Chicago, IL, EUA) ha iniciado un proceso de colaboración con NVIDIA (Santa Clara, CA, EUA), ampliando la relación existente entre las dos empresas para centrarse en la innovación... Más
Siemens y Sectra colaboran en la mejora de los flujos de trabajo en radiología
Siemens Healthineers (Forchheim, Alemania) y Sectra (Linköping, Suecia) han iniciado una colaboración destinada a mejorar las capacidades de diagnóstico de los radiólogos y, a... Más







