Nueva herramienta de IA detecta y caracteriza con precisión microcalcificaciones en mamografía
Por el equipo editorial de MedImaging en español Actualizado el 12 Jan 2024 |
La detección del cáncer de mama mediante mamografía es crucial para la detección temprana; sin embargo, la demanda de servicios de mamografía supera la capacidad de los radiólogos. La inteligencia artificial (IA) puede ayudar a evaluar las microcalcificaciones en las mamografías. Un equipo de investigadores ha desarrollado y probado un modelo de IA que puede detectar y caracterizar con precisión microcalcificaciones en mamografías.
En la investigación realizada en el Instituto Europeo de Oncología IEO IRCCS (Milán, Italia), tres radiólogos expertos anotaron un conjunto de datos de 1.000 pacientes y 1.986 mamografías utilizando datos reales basados en histología. El conjunto de datos se dividió para entrenamiento, validación y prueba. Del total, 389 grupos de microcalcificaciones se consideraron malignos y 611 benignos. Luego, el equipo entrenó y evaluó tres redes neuronales (AlexNet, ResNet18 y ResNet34) utilizando métricas específicas que incluyen el área bajo la curva (AUC) de las características operativas del receptor, la sensibilidad y la especificidad.
El equipo evaluó la capacidad de las redes neuronales para detectar y clasificar microcalcificaciones y descubrió que AlexNet ofrecía el mejor desempeño general entre las tres redes neuronales. Los investigadores también encontraron que AlexNet tenía un valor predictivo negativo de las tres redes en detección (0,94) y clasificación (0,88). El estudio destaca la importancia de desarrollar modelos confiables de aprendizaje profundo que posiblemente se apliquen a la detección del cáncer de mama. Basándose en sus hallazgos, el equipo de investigación ha sugerido que estos modelos ofrecen el potencial de mejorar el trabajo de los radiólogos de mama, particularmente en los programas de detección del cáncer de mama.
Enlaces relacionados:
IEO IRCCS
Últimas Radiografía noticias
- La inteligencia artificial podría impulsar la adopción clínica de la radiografía digital dinámica de tórax
- Mamografía 3D reduce casi a la mitad la incidencia del cáncer de mama de intervalo
- Un modelo de IA predice el riesgo de cáncer de mama a 5 años a partir de mamografías
- Aprendizaje profundo detecta fracturas en imágenes de rayos X con una precisión del 99%
- Sistema directo de imágenes de rayos X médicos basado en IA es un cambio de paradigma con respecto a radiografías digitales y TC convencionales
- Solución de IA para rayos X de tórax identifica, categoriza y resalta automáticamente áreas sospechosas
- IA diagnostica fracturas de muñeca tan bien como radiólogos
- Mamografía anual a partir de los 40 reduce mortalidad por cáncer de mama en 42 %
- GPS humano 3D impulsado por luz allana el camino para cirugía mínimamente invasiva sin radiación
- Nueva tecnología de IA podría revolucionar detección del cáncer en senos densos
- Solución de IA proporciona a radiólogos un "segundo par" de ojos para detectar cánceres de mama
- IA ayuda a radiólogos generales a lograr un rendimiento de nivel de especialista en interpretación de mamografías
- Novedosa técnica de imágenes podría transformar detección del cáncer de mama
- Programa informático combina IA y tecnología de imágenes térmicas para detección temprana de cáncer de mama
- IA supera a lectores humanos en detección de nódulos pulmonares en rayos X
- IA mejora interpretación de radiografías de tórax relacionadas con emergencias por profesionales no radiólogos