Se encontró que utilizando la IA para eliminar mamografías negativas en las evaluaciones iniciales, se reduciría la cantidad de exámenes adicionales y biopsias, sin comprometer la detección efectiva del cáncer
Un nuevo estudio publicado en la revista Radiology: Artificial Intelligence, destaca cómo la inteligencia artificial (IA) aplicada a las mamografías puede mejorar significativamente la detección del cáncer de mama al reducir los falsos positivos, sin perder la detección de casos reales de cáncer. Esta investigación, realizada por expertos de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis y Whiterabbit.ai, una startup tecnológica con sede en Silicon Valley, ofrece nuevas perspectivas sobre el potencial transformador de la IA en el campo de la radiología.
El estudio, liderado por el Dr. Richard L. Wahl, profesor de radiología en la Universidad de Washington, y sus colegas de Whiterabbit.ai, se centró en desarrollar un algoritmo de IA para complementar las evaluaciones de mamografías realizadas por radiólogos. Este algoritmo se diseñó específicamente para identificar mamografías normales con una alta sensibilidad, permitiendo así que los radiólogos se enfoquen en las exploraciones más cuestionables.
Según el Dr. Wahl, los falsos positivos en las mamografías pueden generar ansiedad innecesaria en los pacientes y consumir recursos médicos. La simulación realizada en este estudio demostró que la IA puede identificar de manera confiable las mamografías de muy bajo riesgo, lo que reduce significativamente los falsos positivos y mejora los flujos de trabajo en el diagnóstico del cáncer de mama.
Los investigadores entrenaron el modelo de IA utilizando más de 120,000 mamografías digitales, de las cuales más de 6,000 mostraron casos de cáncer. Luego, validaron y probaron este modelo en conjuntos independientes de mamografías, tanto en instituciones de Estados Unidos como del Reino Unido
En la simulación realizada con datos de pacientes reales, se encontró que utilizando IA para eliminar mamografías negativas en las evaluaciones iniciales, se reduciría la cantidad de llamadas para exámenes adicionales y biopsias, sin comprometer la detección efectiva del cáncer. Específicamente, la IA identificó mamografías negativas con una precisión que permitiría a los radiólogos reducir significativamente las pruebas de seguimiento innecesarias.
Jason Su, cofundador y director de tecnología de Whiterabbit.ai, destacó que “la IA no reemplaza la labor del médico, sino que actúa como un valioso apoyo para optimizar los procesos de detección”. Su, afirmó que la precisión de la IA en identificar mamografías negativas puede ayudar a los médicos a encontrar más fácilmente casos de cáncer, minimizando la ansiedad y el estrés asociados con falsos positivos. "Lo que es más importante, los resultados mostraron que automatizar la detección de negativos también puede conducir a un enorme beneficio en la reducción de falsos positivos sin cambiar la tasa de detección de cáncer".
Este estudio subraya el potencial transformador de la inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama, ofreciendo la promesa de mejorar la precisión diagnóstica y reducir la carga emocional y financiera para los pacientes y el sistema de salud. La colaboración entre investigadores académicos y empresas tecnológicas, representa un paso adelante en el avance de la medicina de precisión y la atención centrada en el paciente.
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