Nuevas y mejores tecnologías. Una investigación clínica de Google demuestra que el uso de la inteligencia artificial (IA) permite diagnosticar con mayor precisión el cáncer de mama en mamografías de detección no identificadas (donde se eliminó información identificable) en comparación a las mamografías digitales (imágenes de rayos X del seno).
Leer imágenes de rayos X es una tarea difícil, incluso para los expertos, y a menudo puede dar lugar a imprecisiones que pueden ocasionar demoras en la detección y el tratamiento, estrés innecesario para los pacientes y una mayor carga de trabajo para los radiólogos.
Por ello en los últimos dos años, el equipo de Google Health y sus socios de investigación clínica en el Reino Unido y Estados Unidos estudiaron cómo la inteligencia artificial podría mejorar la detección del cáncer de mama.
Sus hallazgos publicados en la
revista Nature muestran que el modelo que desarrollaron de IA detectó cáncer de mama con mayor precisión, menos falsos positivos y menos falsos negativos que los expertos.
El modelo de inteligencia artificial fue ajustado en un conjunto de datos representativo compuesto por mamografías no identificadas de más de 76,000 mujeres en el Reino Unido y más de 15,000 mujeres en los Estados Unidos para confirmar si el sistema podía aprender a detectar signos de cáncer de seno en los escáneres. Luego, el modelo se evaluó en un conjunto de datos no identificados por separado de más de 25,000 mujeres en el Reino Unido y más de 3,000 mujeres en los Estados Unidos.
En la evaluación, el sistema produjo una reducción del 5.7 por ciento de falsos positivos en los casos provenientes de Estados Unidos, y un 1.2 por ciento de reducción en los del Reino Unido. En cuanto a los falsos negativos, hubo una reducción de 9.4 por ciento para Estados Unidos y 2.7 por ciento para Reino Unido.
En conclusión, el modelo recibió menos información y realizó un diagnóstico más preciso. Los radiólogos tuvieron acceso a las historias de pacientes y mamografías anteriores, mientras que el modelo solo procesó la mamografía anónima más reciente sin información adicional.
Próximos pasos
En espera de futuras aplicaciones, según
Google, hay algunas señales prometedoras de que el modelo podría aumentar la precisión y eficiencia de los programas de detección, así como reducir los tiempos de espera y el estrés de los pacientes. La directora financiera de Google, Ruth Porat, compartió su optimismo sobre los posibles avances tecnológicos en la detección de esta enfermedad que ha experimentado de forma personal.
Pero llegar allí requerirá una investigación continua, estudios clínicos prospectivos y aprobación regulatoria para comprender y demostrar cómo los sistemas de software inspirados en esta investigación podrían mejorar la atención al paciente.
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(FIN) NDP/MPM/SPV
Published: 1/2/2020