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SALUD. Inteligencia Artificial mejora la precisión de las imágenes de ultrasonido del cáncer de mama

 


Un programa de ordenador entrenado para ver patrones entre miles de imágenes de ultrasonido de mama puede ayudar a los médicos a diagnosticar con precisión el cáncer de mama, según muestra un nuevo estudio.

Cuando se probó por separado en 44,755 exámenes de ultrasonido ya completados, la herramienta de inteligencia artificial (IA) mejoró la capacidad de los radiólogos para identificar correctamente la enfermedad en un 37 por ciento y redujo la cantidad de muestras de tejido, o biopsias, necesarias para confirmar tumores sospechosos en un 27 por ciento.

Dirigido por investigadores del Departamento de Radiología de NYU Langone Health y su Centro de Cáncer Laura e Isaac Perlmutter, se cree que el análisis de IA del equipo es el más grande de su tipo, con 288,767 exámenes de ultrasonido separados tomados de 143,203 mujeres tratadas en los hospitales NYU Langone en Ciudad de Nueva York entre 2012 y 2018. El informe del equipo se ha publicado el 24 de septiembre de 2021 en la revista Nature Communications .

“Nuestro estudio demuestra cómo la inteligencia artificial puede ayudar a los radiólogos que leen exámenes de ultrasonido de mama para revelar solo aquellos que muestran signos reales de cáncer de mama y evitar la verificación por biopsia en casos que resultan ser benignos”, dice el investigador principal del estudio Krzysztof Geras, PhD.

Los exámenes de ultrasonido utilizan ondas sonoras de alta frecuencia que atraviesan el tejido para construir imágenes en tiempo real de la mama u otros tejidosAunque generalmente no se usa como una herramienta de detección del cáncer de mama, ha servido como una alternativa (a la mamografía) o prueba de diagnóstico de seguimiento para muchas mujeres.

El ultrasonido es más barato, está más disponible en clínicas comunitarias y no implica exposición a radiación, dicen los investigadoresAdemás, la ecografía es mejor que la mamografía para penetrar el tejido mamario denso y distinguir las células empaquetadas pero sanas de los tumores compactos.

Sin embargo, también se ha descubierto que la tecnología da como resultado demasiados diagnósticos falsos de cáncer de mama, lo que produce ansiedad y procedimientos innecesarios para las mujeres. Algunos estudios han demostrado que la mayoría de los exámenes de ultrasonido de mama que indican signos de cáncer resultan no cancerosos después de la biopsia.

“Si nuestros esfuerzos por utilizar el aprendizaje automático como una herramienta de clasificación para los estudios de ultrasonido tienen éxito, el ultrasonido podría convertirse en una herramienta más eficaz en la detección del cáncer de mama, especialmente como una alternativa a la mamografía, y para aquellos con tejido mamario denso”, dice el co- investigadora y radióloga Linda Moy, MD. “Su impacto futuro en la mejora de la salud de los senos de las mujeres podría ser profundo”, agrega Moy, profesor de la Facultad de Medicina Grossman de la Universidad de Nueva York y miembro del Perlmutter Cancer Center.

Los investigadores advierten que si bien los resultados iniciales de su equipo son prometedores, su equipo solo miró los exámenes anteriores en su último análisis, y se necesitan ensayos clínicos de la herramienta en pacientes actuales y condiciones del mundo real antes de que pueda implementarse de forma rutinaria. También tiene planes de refinar el software de inteligencia artificial para incluir información adicional del paciente, como el riesgo adicional de una mujer de tener antecedentes familiares o una mutación genética relacionada con el cáncer de mama, que no se incluyó en su último análisis.

Para el estudio, más de la mitad de los exámenes de ultrasonido de los senos se utilizaron para crear el programa de computadora. Luego, diez radiólogos revisaron cada uno un conjunto separado de 663 exámenes de mama, con una precisión promedio del 92 por ciento. Con la ayuda del modelo de IA, su precisión promedio en el diagnóstico de cáncer de mama mejoró al 96 por ciento. Todos los diagnósticos se compararon con los resultados de la biopsia de tejido.

Más información: Artificial Intelligence System Reduces False-Positive Findings in the Interpretation of Breast Ultrasound Exams, Nature Communications (2021). DOI: 10.1038/s41467-021-26023-2

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