Inteligencia artificial aporta precisión para detectar cáncer de mama

Inteligencia artificial aporta en precisión para detectar cáncer de mama, herramienta que redujo los casos en los que se atribuía erróneamente la enfermedad

AFP

Inteligencia artificial aporta en precisión para detectar cáncer de mama, herramienta que redujo los casos en los que se atribuía erróneamente la enfermedad en los pacientes.

Un programa informático mostró una mejor precisión que los expertos radiólogos para identificar cáncer de mama a partir de imágenes de mamografía, según un estudio británico.

El cáncer de mama es uno de los más frecuentes entre las mujeres, con más de 2 millones de nuevos casos diagnosticados el año pasado en todo el mundo.

Crean aplicación para detectar el cáncer de mama

Estos resultados, difundidos en la revista científica ‘Nature’ “sugieren que estamos desarrollando una herramienta que puede ayudar a los médicos a detectar el cáncer de mama con una mayor precisión”, explicó el médico Dominic King, responsable británico de Google Health, uno de los autores del estudio.

En un comunicado del Imperial College of London, agregó que “se necesitan otros ensayos, una validación clínica y autorizaciones reglamentarias antes de que (la herramienta) pueda marcar una diferencia para los pacientes, pero estamos decididos a trabajar con nuestros socios para alcanzar este objetivo”.

Esta técnica de inteligencia artificial (IA), fruto de la investigación de Google, se basa en un modelo matemático: un algoritmo. Este último fue ensayado, alimentado con cerca de 29 mil imágenes de mamografías de Reino Unido y, en menor medida, de Estados Unidos.

Los expertos tenían acceso a los antecedentes de la paciente para la interpretación de las radiografías, mientras que el programa de IA solo tenía acceso a la última mamografía.

La IA mostró una reducción de la proporción de casos en los que se detectaba erróneamente un cáncer; de 5.7 por ciento de las imágenes estudiadas de Estados Unidos y de 2.7 por ciento entre las británicas.

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El algoritmo también disminuyó el porcentaje de diagnósticos fallidos: 9.4 por ciento entre las imágenes de Estados Unidos y 2.7 por ciento entre las del Reino Unido.

El equipo de Google Health comparó la decisión del ordenador con la del radiólogo que realizaba la primera observación de las imágenes de mamografías.

Si ambos diagnósticos concordaban, el caso se marcaba como resuelto. Solo cuando había resultados contradictorios, se pedía al ordenador que comparara sus resultados con la decisión del especialista que había realizado la segunda lectura de la mamografía.

Según el estudio, el uso de la IA para verificar un diagnóstico del primer lector humano podría ahorrarle hasta 88 por ciento de carga de trabajo al segundo radiólogo.