Sistema de IA mejora la exactitud de las mamografías para la detección del cáncer
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 20 Jan 2020 |

Imagen: La IA detecta el cáncer en mamografías de rutina en las que seis radiólogos no pudieron (Fotografía cortesía de la Universidad Northwestern)
Según un estudio nuevo, un programa de inteligencia artificial (IA) es mejor que los radiólogos experimentados para detectar el cáncer de seno en las mamografías.
Desarrollado por Google Health (Palo Alto, CA, EUA), el Colegio Imperial de Londres (Imperial; Reino Unido), DeepMind (Londres, Reino Unido) y otras instituciones, el algoritmo de IA se entrenó primero para detectar cánceres de mama en mamografías de más de 76.000 mujeres en el Reino Unido y alrededor de 15.000 mujeres en los Estados Unidos. Luego se le pidió que evaluara 25.856 mamografías nuevas de mujeres en el Reino Unido y 3.097 de mujeres en los Estados Unidos, que tenían cáncer de seno confirmado por biopsia o ningún signo de cáncer durante el seguimiento al menos un año después.
Los resultados mostraron que el sistema de IA podía detectar el cáncer con un grado de exactitud similar al de los radiólogos, pero también redujo el número de errores, reduciendo los falsos positivos en un 5,7% en el grupo de EUA y en un 1,2% en el grupo del Reino Unido, y los falsos negativos se redujeron en un 9,4% en el grupo de EUA y en un 2,7% en el grupo del Reino Unido. En un estudio independiente de seis radiólogos, el sistema de IA superó a todos los lectores humanos en un margen absoluto del 11,5%. En una simulación en la que el sistema de inteligencia artificial utilizó el proceso de doble lectura utilizado en el Reino Unido, mantuvo un desempeño no inferior, reduciendo la carga de trabajo del segundo lector en un 88%. El estudio fue publicado el 1 de enero de 2020 en la revista Nature.
“Los resultados sugieren que la IA podría mejorar la exactitud de los programas de detección en los Estados Unidos y mantener un nivel de calidad similar en el Reino Unido, con la tecnología utilizada para ayudar o reemplazar a un segundo radiólogo”, dijo el coautor del estudio, Dominic King, MD, PhD, de Google Health Londres. “Se requieren más pruebas, validación clínica y aprobaciones regulatorias antes de que esto pueda comenzar a marcar la diferencia para los pacientes, pero estamos comprometidos a trabajar con nuestros socios para lograr este objetivo”.
DeepMind es una compañía británica de inteligencia artificial fundada en septiembre de 2010 que creó una red neuronal que aprende a jugar videojuegos de manera similar a la de los humanos, así como una red neuronal que puede acceder tanto a una memoria externa como una máquina de Turing convencional, con el resultado de una computadora que imita la memoria a corto plazo del cerebro humano; fue adquirida por Google en 2014.
Enlace relacionado:
Google Health
Colegio Imperial de Londres
DeepMind
Desarrollado por Google Health (Palo Alto, CA, EUA), el Colegio Imperial de Londres (Imperial; Reino Unido), DeepMind (Londres, Reino Unido) y otras instituciones, el algoritmo de IA se entrenó primero para detectar cánceres de mama en mamografías de más de 76.000 mujeres en el Reino Unido y alrededor de 15.000 mujeres en los Estados Unidos. Luego se le pidió que evaluara 25.856 mamografías nuevas de mujeres en el Reino Unido y 3.097 de mujeres en los Estados Unidos, que tenían cáncer de seno confirmado por biopsia o ningún signo de cáncer durante el seguimiento al menos un año después.
Los resultados mostraron que el sistema de IA podía detectar el cáncer con un grado de exactitud similar al de los radiólogos, pero también redujo el número de errores, reduciendo los falsos positivos en un 5,7% en el grupo de EUA y en un 1,2% en el grupo del Reino Unido, y los falsos negativos se redujeron en un 9,4% en el grupo de EUA y en un 2,7% en el grupo del Reino Unido. En un estudio independiente de seis radiólogos, el sistema de IA superó a todos los lectores humanos en un margen absoluto del 11,5%. En una simulación en la que el sistema de inteligencia artificial utilizó el proceso de doble lectura utilizado en el Reino Unido, mantuvo un desempeño no inferior, reduciendo la carga de trabajo del segundo lector en un 88%. El estudio fue publicado el 1 de enero de 2020 en la revista Nature.
“Los resultados sugieren que la IA podría mejorar la exactitud de los programas de detección en los Estados Unidos y mantener un nivel de calidad similar en el Reino Unido, con la tecnología utilizada para ayudar o reemplazar a un segundo radiólogo”, dijo el coautor del estudio, Dominic King, MD, PhD, de Google Health Londres. “Se requieren más pruebas, validación clínica y aprobaciones regulatorias antes de que esto pueda comenzar a marcar la diferencia para los pacientes, pero estamos comprometidos a trabajar con nuestros socios para lograr este objetivo”.
DeepMind es una compañía británica de inteligencia artificial fundada en septiembre de 2010 que creó una red neuronal que aprende a jugar videojuegos de manera similar a la de los humanos, así como una red neuronal que puede acceder tanto a una memoria externa como una máquina de Turing convencional, con el resultado de una computadora que imita la memoria a corto plazo del cerebro humano; fue adquirida por Google en 2014.
Enlace relacionado:
Google Health
Colegio Imperial de Londres
DeepMind
Últimas Imaginología General noticias
- Avanzada solución de angio-TC ofrece nuevas posibilidades terapéuticas
- La ampliación de TC detecta coágulos sanguíneos ocultos en pacientes con ictus
- Modelo de IA segmenta con precisión tumores hepáticos a partir de tomografías computarizadas
- Nuevo indicador basado en TC ayuda a predecir hemorragia posparto potencialmente mortal
- La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon
- Dispositivo portátil pionero ofrece una alternativa revolucionaria a las tomografías computarizadas
- Análisis de TC basado en IA predice daño renal en etapa temprana causado por tratamientos contra el cáncer
- Herramienta basada en aprendizaje profundo mejora el diagnóstico del cáncer de hígado
- Sistema de imágenes impulsado por IA mejora el diagnóstico del cáncer de pulmón
- Modelo de IA mejora las capacidades de la tomografía computarizada de baja dosis
- TC de dosis ultra baja ayuda en el diagnóstico de neumonía en pacientes inmunocomprometidos
- La IA reduce la carga de trabajo en la detección de cáncer de pulmón por TC en casi un 80 %.
- Tecnología de vanguardia combina luz y sonido para monitorear ACV en tiempo real
- Sistema de IA detecta cambios sutiles en una serie de imágenes médicas a lo largo del tiempo
- Nueva técnica de TC mejora el pronóstico y los tratamientos del cáncer de cabeza y cuello
- Primer escáner de TC de cuerpo entero móvil proporcionará diagnósticos en el punto de atención
Canales
Radiografía
ver canal
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... Más
IA predice riesgo personalizado de desarrollar cáncer de mama a cinco años
El cáncer de mama sigue siendo uno de los cánceres más comunes entre las mujeres, y aproximadamente una de cada ocho recibe un diagnóstico a lo largo de su vida. A pesar del uso generalizado de la mamografía,... 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
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... Más
Dispositivo inalámbrico para el manejo del dolor crónico reduce la necesidad de analgésicos y cirugía
El dolor crónico afecta a millones de personas en todo el mundo, lo que a menudo provoca discapacidad a largo plazo y dependencia de opioides, los cuales conllevan riesgos importantes de efectos... MásMedicina Nuclear
ver canal
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... MásTI en Imaginología
ver canal
Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles
Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Plataforma para el manejo de imágenes agiliza los planes de tratamiento
Un conjunto de soluciones de software del ecosistema de imágenes proporciona accesibilidad segura a las imágenes médicas, mejorando los flujos de trabajo y la atención a los pacientes. La plataforma... MásUna red global nueva mejora el acceso a la comprensión diagnóstica
Quest Diagnostics (Madison, NJ, EUA), un proveedor líder de servicios de información de diagnóstico, junto con otros proveedores de servicios de diagnóstico, ha anunciado la formación y el lanzamiento de la Red de Diagnóstico Global (GDN), un grupo de... Más
Una estación de trabajo nuevo apoya el flujo de trabajo de la imagenología pensando en los clientes
Una estación de trabajo de imagenología nueva ofrece una interfaz única e intuitiva para la toma eficiente de radiografías, fluoroscopias, mamografías y la toma de imágenes de las piernas/columna vertebral... 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