IA muestra resultados prometedores para detección del cáncer con exámenes mamográficos
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 06 Apr 2022 |
Las mamografías adquiridas a través de programas de detección de cáncer de mama basados en la población producen una carga de trabajo significativa para los radiólogos. La inteligencia artificial (IA) se ha propuesto como un segundo lector automatizado de mamografías que podría ayudar a reducir esta carga de trabajo. La tecnología ha mostrado resultados alentadores para la detección del cáncer, pero la evidencia relacionada con su uso en entornos reales de detección es limitada. Ahora, un nuevo estudio importante ha demostrado que la IA es una herramienta prometedora para la detección del cáncer de mama en los programas de mamografía de detección.
El nuevo estudio, el más grande de su tipo hasta la fecha, dirigido por investigadores del Registro de Cáncer de Noruega (Oslo, Noruega), comparó el rendimiento de un sistema de inteligencia artificial disponible comercialmente con una lectura doble independiente de rutina realizada en un programa de detección basado en la población. El estudio se basó en casi 123.000 exámenes realizados en más de 47.000 mujeres en cuatro instalaciones de BreastScreen Noruega, el programa de detección basado en la población del país. El conjunto de datos incluía 752 cánceres detectados en el cribado y 205 cánceres de intervalo, o cánceres detectados entre rondas de cribado. El sistema de inteligencia artificial predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10, donde 1 representa el riesgo más bajo y 10 el riesgo más alto. Un total de 87,6 % (653 de 752) de los cánceres detectados mediante exámenes de detección y 44,9 % (92 de 205) de los cánceres de intervalo tuvieron la puntuación de IA más alta de 10.
Los investigadores crearon tres umbrales para evaluar el rendimiento del sistema de IA como herramienta para la toma de decisiones. Usando un umbral que refleja la tasa promedio individual de interpretación positiva de los radiólogos, la proporción de cánceres detectados en la pantalla que no fueron seleccionados por el sistema de IA fue inferior al 20 %. Si bien el sistema de IA funcionó bien, la dependencia del estudio en datos retrospectivos significa que se necesita más investigación. Los resultados mostraron características histopatológicas favorables asociadas con un mejor pronóstico para los cánceres detectados por exámenes de detección con puntajes IA bajos versus altos. Se observaron resultados opuestos para los cánceres de intervalo. Esto puede indicar que los cánceres de intervalo con puntajes IA bajos son verdaderos cánceres de intervalo que no son visibles en las mamografías de detección.
El alto porcentaje de exámenes negativos verdaderos clasificados con una puntuación IA baja tiene el potencial de reducir sustancialmente el volumen interpretativo, al tiempo que permite que solo una pequeña proporción de cánceres pasen desapercibidos. Al usar IA como uno de los dos lectores en un entorno de lectura doble, el radiólogo aún podría identificar estos cánceres, dijeron los investigadores. Aunque se necesitan más estudios antes de la implementación clínica de la detección del cáncer de mama por IA, los resultados del estudio ayudan a establecer una base para investigaciones futuras, incluidos estudios prospectivos, según los investigadores.
“En nuestro estudio, asumimos que se detectaron todos los casos de cáncer seleccionados por el sistema de IA”, dijo Solveig Hofvind, Ph.D., de la Sección de Detección de Cáncer de Mama, Registro de Cáncer de Noruega. “Esto podría no ser cierto en un entorno de detección real. Sin embargo, dada esa suposición, la IA probablemente será de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”.
“Según nuestros resultados, esperamos que la IA sea de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”, agregó el Dr. Hofvind. “Esperamos que el mayor potencial esté en la reducción del volumen de lectura seleccionando exámenes negativos”.
Enlaces relacionados:
Registro de cáncer de Noruega
Últimas Imaginología General noticias
- Nuevo análisis de sangre podría reducir la necesidad de imágenes PET en pacientes con Alzheimer
- Procedimiento mínimamente invasivo podría ayudar a pacientes a evitar la cirugía de tiroides
- Arco en C móvil autónomo reduce tiempo de obtención de imágenes durante la cirugía
- Aplicación RA convierte escaneos médicos en hologramas para ayudar en planificación quirúrgica
- Tecnología de imágenes proporciona nuevo enfoque innovador para diagnosticar y tratar cáncer de intestino
- Puntuación de calcio coronario por TC predice ataques cardíacos y accidentes cerebrovasculares
- Modelo de IA detecta 90 % de casos de cáncer linfático a partir de imágenes de PET y TC
- El algoritmo de aprendizaje profundo basado en TC diferencia con precisión las fracturas vertebrales benignas de las malignas
- Tecnología innovadora revoluciona imágenes mamarias
- Sistema de última generación mejora la precisión de procedimientos intervencionistas y diagnóstico guiados por imágenes
- Dispositivo basado en catéter con nuevo enfoque de imágenes cardiovasculares ofrece visión sin precedentes de placas peligrosas
- Modelo de IA dibuja mapas para identificar con precisión tumores y enfermedades en imágenes médicas
- Sistema de TC habilitado por IA proporciona resultados de imágenes más precisos y confiables
- Exámenes de TC tórax de rutina pueden identificar pacientes con riesgo de enfermedad cardiovascular
- Software de planificación quirúrgica preoperatoria de RA hace que la cirugía sea más segura y eficiente
- Biopsia virtual impulsada por IA ayuda a evaluar cáncer de pulmón a partir de exploraciones médicas