Software de IA analiza mamogramas con gran exactitud
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 04 Jan 2022 |
Imagen: El algoritmo Insight MMG en funcionamiento (Fotografía cortesía de Lunit)
Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) de radiología, proporciona la ubicación de las lesiones sospechosas de cáncer de mama y una puntuación de anomalía que refleja el nivel de confianza de la IA.
El algoritmo Insight MMG de Lunit (Seúl, Corea del Sur), está destinado a ayudar a la detección, localización y caracterización de áreas sospechosas de cáncer de mama en imágenes de mamografía digital de campo completo (FFDM) de 4 vistas. La ubicación del cáncer de mama se genera en forma de mapas de calor y/o mapas de contorno. La puntuación de anomalía de la IA, derivada sin interpretación humana, refleja la probabilidad de la existencia de cáncer de mama y también proporciona una evaluación de la densidad mamaria.
Los principales beneficios incluyen una mayor exactitud en la detección, reduciendo las llamadas por segunda vez debido a falsos positivos en un 14% y los llamados de segunda vez por falsos negativos en un 18%; el triaje automático de hasta el 60% de los casos en función de las puntuaciones de anomalía de la IA; mejor desempeño en lectura por parte de radiólogos generales, llegando al nivel de especialistas en mamas; diagnóstico precoz de cáncer de mama T1 y con ganglios negativos con 91% y 87% de exactitud, respectivamente; apoyo a la toma de decisiones en casos complicados y difíciles de concluir clasificados como BI-RADS 3 o 4; y una exactitud diagnóstica mejorada para senos densos y grasos hasta en un 9% y un 22%, respectivamente.
“Con nuestra solución de inteligencia artificial, esperamos aumentar la eficiencia y exactitud del cribado mamográfico. Podemos ayudar a los radiólogos a diagnosticar enfermedades en una etapa más temprana, ayudando a los pacientes a ser tratados en el momento adecuado”, dijo Brandon Suh, director ejecutivo de Lunit. “Creemos firmemente que, tarde o temprano, la IA se convertirá en el nuevo estándar de atención y la IA se utilizará en todas partes como un producto imprescindible. No solo se utilizará como una herramienta para hacer que el flujo de trabajo sea más eficiente, sino que también garantizará un mejor diagnóstico y una vida más saludable para los pacientes”.
Enlace relacionado:
Lunit
El algoritmo Insight MMG de Lunit (Seúl, Corea del Sur), está destinado a ayudar a la detección, localización y caracterización de áreas sospechosas de cáncer de mama en imágenes de mamografía digital de campo completo (FFDM) de 4 vistas. La ubicación del cáncer de mama se genera en forma de mapas de calor y/o mapas de contorno. La puntuación de anomalía de la IA, derivada sin interpretación humana, refleja la probabilidad de la existencia de cáncer de mama y también proporciona una evaluación de la densidad mamaria.
Los principales beneficios incluyen una mayor exactitud en la detección, reduciendo las llamadas por segunda vez debido a falsos positivos en un 14% y los llamados de segunda vez por falsos negativos en un 18%; el triaje automático de hasta el 60% de los casos en función de las puntuaciones de anomalía de la IA; mejor desempeño en lectura por parte de radiólogos generales, llegando al nivel de especialistas en mamas; diagnóstico precoz de cáncer de mama T1 y con ganglios negativos con 91% y 87% de exactitud, respectivamente; apoyo a la toma de decisiones en casos complicados y difíciles de concluir clasificados como BI-RADS 3 o 4; y una exactitud diagnóstica mejorada para senos densos y grasos hasta en un 9% y un 22%, respectivamente.
“Con nuestra solución de inteligencia artificial, esperamos aumentar la eficiencia y exactitud del cribado mamográfico. Podemos ayudar a los radiólogos a diagnosticar enfermedades en una etapa más temprana, ayudando a los pacientes a ser tratados en el momento adecuado”, dijo Brandon Suh, director ejecutivo de Lunit. “Creemos firmemente que, tarde o temprano, la IA se convertirá en el nuevo estándar de atención y la IA se utilizará en todas partes como un producto imprescindible. No solo se utilizará como una herramienta para hacer que el flujo de trabajo sea más eficiente, sino que también garantizará un mejor diagnóstico y una vida más saludable para los pacientes”.
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