Un programa de computadora puede identificar cáncer de mama a partir de exploraciones de rutina con mayor precisión que los expertos humanos, según los investigadores, lo que esperaban podría ser un gran avance en la lucha contra el asesino global.

El cáncer de mama es uno de los cánceres más comunes en las mujeres, y la detección periódica es vital para detectar los primeros signos de la enfermedad en pacientes que no muestran síntomas obvios.

En Gran Bretaña, se recomienda a las mujeres mayores de 50 años hacerse una mamografía cada tres años, el los resultados de los cuales son analizados por dos expertos independientes.

Pero interpretar los escaneos deja margen para el error, y un pequeño porcentaje de todas las mamografías devuelve un falso positivo, diagnosticando erróneamente a un paciente sano como teniendo cáncer, o falso negativo. falta la enfermedad a medida que se propaga.

Ahora los investigadores de Google Health han entrenado un modelo de inteligencia artificial para detectar cáncer en escaneos de seno de miles de mujeres es en Gran Bretaña y Estados Unidos.

Las imágenes ya habían sido revisadas por médicos en la vida real, pero a diferencia de un entorno clínico, la máquina no tenía antecedentes de pacientes para informar sus diagnósticos.

El equipo descubrió que su modelo de IA podría predecir el cáncer de mama a partir de las exploraciones con un nivel de precisión similar al de los radiografistas expertos.

Además, la IA mostró una reducción en la proporción de casos en los que se identificó incorrectamente el cáncer: 5,7% en los EE. UU. y 1,2% en Gran Bretaña, respectivamente

También redujo el porcentaje de diagnósticos omitidos en un 9,4% entre pacientes de EE. UU. Y en un 2,7% en Gran Bretaña.

“Cuanto antes identifiques un cáncer de mama, mejor será para la paciente”, Dominic King, líder del Reino Unido en Google Health, dijo a AFP.

“Pensamos en esta tecnología de una manera que respalda y permite a un experto, o un paciente en última instancia, obtener el mejor resultado de lo que sea diagnósticos que han tenido “.

En Gran Bretaña, todas las mamografías dos radiólogos revisan el ams, un proceso necesario pero laborioso.

El equipo de Google Health también realizó experimentos comparando la decisión de la computadora con la del primer lector de escáner humano.

Si los dos diagnósticos coincidían, el caso fue marcado como resuelto. Solo con resultados discordantes se le pidió a la máquina que se comparara con la decisión del segundo lector.

El estudio de King y su equipo, publicado en Nature, mostró que el uso de IA para verificar el diagnóstico del primer revisor experto humano podría ahorrar hasta un 88% de la carga de trabajo para el segundo clínico.

“Encuéntrame un país donde puedas encontrar una enfermera o un médico que no esté ocupado”, dijo King.

“Existe la oportunidad de que esta tecnología respalde el excelente servicio existente de los revisores (humanos) “.

El equipo dijo que se necesitaban más investigaciones, pero esperaban que la tecnología algún día pudiera actuar como una” segunda opinión “para los diagnósticos de cáncer.

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