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Enfermedades

Estudio: Mamografías apoyadas por IA aumentan 20% la detección del cáncer de mama

Un estudio publicado en The Lancet Oncology destacó el potencial de la Inteligencia Artificial para la detección del cáncer de mama. 

EFE

Un estudio encontró que la IA podría ayudar en la detección del cáncer de mama.(Foto por rawpixel.com en Freepik)

Un estudio encontró que la IA podría ayudar en la detección del cáncer de mama. | Foto por rawpixel.com en Freepik

Una investigación realizada con más de 80 mil mujeres en Suecia reveló que el cribado con inteligencia artificial detecta un 20% más de cánceres de mama en comparación con la doble lectura rutinaria de las mamografías por dos radiólogos.

El ensayo aleatorizado, publicado en The Lancet Oncology, subrayó el potencial de la inteligencia artificial (IA) para hacer más preciso y eficaz el cribado de mama y constata que este es seguro y reduce casi a la mitad la carga de trabajo de los expertos en radiología.

Los investigadores, entre otros de la Universidad de Lund y del Hospital Universitario de Skåne, resumieron:

El análisis de mamografías con ayuda de inteligencia artificial es tan bueno como el de dos radiólogos trabajando juntos para detectar el cáncer de mama, sin aumentar los falsos positivos y reduciendo casi a la mitad la carga de trabajo de lectura de las mamografías (44%)”.

 

 Una investigación encontró que la Inteligencia Artificial detecta un 20% más de cánceres de mama. Foto: Archivo
 Una investigación encontró que la Inteligencia Artificial detecta un 20% más de cánceres de mama. Foto: Archivo

USO DE IA PARA DETECCIÓN DE CÁNCER

Se trata de resultados provisionales, las conclusiones definitivas del ensayo no se esperan hasta dentro de varios años, cuando se compruebe si el uso de la IA en la interpretación de las imágenes se traduce en una reducción de los cánceres de intervalo.

Estos son tumores detectados entre revisiones que suelen tener peor pronóstico que los vistos en las revisiones.

Este último objetivo se estudiará en 100 mil mujeres, con al menos dos años de seguimiento. En última instancia, los investigadores deberán establecer si está justificado el uso de la IA en el cribado mamográfico, indica un comunicado de la revista.

"Estos prometedores resultados provisionales de seguridad deben utilizarse para fundamentar nuevos ensayos y evaluaciones basadas en programas para hacer frente a la acusada escasez de radiólogos en muchos países", señaló Kristina Lång, de la Universidad de Lund.

Pero "no bastan por sí solos para confirmar que la IA está lista para implantarse en el cribado mamográfico".

"Todavía tenemos que entender las implicaciones en los resultados de las pacientes, especialmente si la combinación de la experiencia de los radiólogos con la IA puede ayudar a detectar cánceres de intervalo que a menudo no se detectan con el cribado tradicional, así como la rentabilidad de la tecnología".

La IA se ha propuesto como un segundo lector automatizado de mamografías que podría ayudar a reducir la carga de trabajo de los expertos y mejorar la precisión del cribado. Si bien ha mostrado resultados alentadores en estudios retrospectivos, faltan pruebas sólidas de ensayos prospectivos aleatorizados, insisten los autores.

Para el estudio que ahora se publica, 80 mil 033 mujeres de entre 40 y 80 años, que se habían sometido a un cribado mamográfico en cuatro centros del suroeste de Suecia, fueron asignadas aleatoriamente a un análisis apoyado por IA, entre abril de 2021 y julio de 2022.

En él, un sistema de lectura de mamografías apoyado por una IA disponible comercialmente analizó las mamografías antes de que fueran leídas por uno o dos radiólogos; al otro grupo de mujeres se les realizó un análisis estándar por dos radiólogos sin IA (grupo control).

Los resultados provisionales revelan que el cribado con IA detectó un 20% más de cánceres en comparación con la doble lectura rutinaria de las mamografías por dos radiólogos.

A pesar de los "prometedores resultados", los autores señalan varias limitaciones, entre ellas que el análisis se limitó a un tipo de mamógrafo y un sistema de IA, lo que podría limitar la generalización de los resultados. 

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