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Cáncer de mama: el diagnóstico de Google AI es más preciso que el del radiólogo

Cáncer de mama: el diagnóstico de Google AI es más preciso que el del radiólogo


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¿Inteligencia artificial para diagnosticar el cáncer de mama?

Desafortunadamente, muchas mujeres en todo el mundo todavía desarrollan cáncer de seno todos los años, lo que se descubre relativamente tarde. Se necesita un diagnóstico mejorado. La inteligencia artificial de Google ahora puede detectar el cáncer de seno con mayor precisión en la mamografía que los radiólogos.

El reciente estudio conjunto de Google Health, la Universidad de Northwestern y el Royal Surrey County Hospital descubrió que la inteligencia artificial puede identificar el cáncer de seno con mayor precisión que los radiólogos. Los resultados del estudio fueron publicados en la revista en inglés "Nature".

La detección temprana y el diagnóstico de cáncer de seno son difíciles

El cáncer de mama es el cáncer más común en las mujeres. La mamografía digital o las radiografías de tórax se usan aquí para la detección temprana. A pesar del uso generalizado de la mamografía, la detección temprana y el diagnóstico de cáncer de seno siguen siendo problemáticos.

La evaluación de imágenes de rayos X puede conducir a resultados incorrectos

La evaluación correcta de las imágenes de rayos X es una tarea difícil incluso para las personas capacitadas en ellas, lo que puede conducir a resultados falsos positivos y falsos negativos. Las imprecisiones pueden provocar retrasos en el diagnóstico y el tratamiento y un estrés innecesario para las mujeres afectadas. Además, conducen a una mayor carga de trabajo para los radiólogos que ya están completamente ocupados.

¿Puede la inteligencia artificial mejorar el diagnóstico de cáncer de seno?

En los últimos dos años, las colaboraciones con socios líderes en investigación clínica en el Reino Unido y los Estados Unidos han revisado si la inteligencia artificial podría mejorar la detección del cáncer de seno.

La IA fue más confiable que los radiólogos

Los resultados presentados muestran que el modelo de inteligencia artificial en las llamadas mamografías de cribado desidentificadas (en las que se eliminó la información identificable) reconoce el cáncer de mama con mayor precisión, menos resultados falsos positivos y menos falsos negativos que los radiólogos.

¿Cómo se entrenó y coordinó la IA?

Esto crea las condiciones para futuras aplicaciones en las que el modelo podría ayudar a los radiólogos a realizar exámenes de detección de cáncer de seno. El nuevo modelo fue entrenado y comparado utilizando un conjunto de datos representativo que consiste en mamografías no identificadas de más de 76,000 mujeres en el Reino Unido y más de 15,000 mujeres en los Estados Unidos.

Sistema logrado reducción en resultados falsos

Luego, el modelo se probó en un conjunto de datos desidentificados por separado de más de 25,000 mujeres en el Reino Unido y más de 3,000 mujeres en los Estados Unidos. En esta evaluación, el sistema logró una reducción de falsos positivos de 5.7 por ciento en los Estados Unidos y 1.2 por ciento en el Reino Unido.

Otro experimento confirma resultados

También se verificó si el modelo era transferible a otros sistemas de salud. En este experimento separado, hubo una reducción del 3.5 por ciento en falsos positivos y una reducción del 8.1 por ciento en falsos negativos, informan los investigadores.

AI necesita menos información para el diagnóstico

También es digno de mención que el modelo requiere menos información para tomar sus decisiones. Los radiólogos humanos tuvieron acceso a la historia del paciente y a las mamografías anteriores, mientras que el modelo solo procesó la mamografía anonimizada más reciente sin información adicional. A pesar de esta limitación, el modelo superó a los radiólogos individuales en la identificación precisa del cáncer de seno.

Se necesita más investigación

Mirando hacia el futuro, hay algunas señales prometedoras de que el modelo podría aumentar la precisión y eficiencia de los programas de detección y reducir los tiempos de espera y el estrés para las mujeres. Sin embargo, se requieren más investigaciones, ensayos clínicos prospectivos y aprobación regulatoria para lograr esto. (como)

Autor y fuente de información

Este texto corresponde a los requisitos de la literatura médica, las pautas médicas y los estudios actuales y ha sido revisado por médicos.

Hinchar:

  • Scott Mayer McKinney, Marcin Sieniek, Varun Godbole, Jonathan Godwin, Shravya Shetty et al.: Evaluación internacional de un sistema de IA para detección de cáncer de mama, en Nature (consulta: 01.06.2020), Nature


Vídeo: Qué son Tecnologías en Salud? Cómo las evaluamos? (Mayo 2022).