La IA de Google puede leer mamografías para detectar el cáncer de mama

La IA de Google puede leer mamografías para detectar el cáncer de mama

Según las estadísticas, el cáncer de mama es una de las causas más comunes y la segunda causa de muerte entre las mujeres. En medio de esto, cuando se presentó la investigación de Google que decía que la inteligencia artificial puede leer los mamogramas mejor que los radiólogos, fue un suspiro de alivio para la mayoría. Recientemente, DeepMind y Google Health han desarrollado un nuevo sistema de inteligencia artificial que puede detectar el cáncer de mama en una etapa temprana. Los investigadores entrenaron un algoritmo en imágenes de mamografías de pacientes femeninas en los EE.UU. y el Reino Unido. Lo entrenaron para que funcionara mejor que los radiólogos humanos y por lo tanto el resultado ha llegado.

Según la Revisión de Tecnología del MIT, «En las pruebas, el sistema de IA disminuyó ambos tipos de error. Para los pacientes de EE.UU., redujo los falsos negativos y positivos en un 9,4% y 5,7%, respectivamente; para los pacientes del Reino Unido los redujo en un 2,7% y 1,2%. En un experimento separado, los investigadores probaron la capacidad del sistema para generalizar: entrenaron el modelo usando sólo mamogramas de pacientes del Reino Unido, y luego evaluaron su desempeño en pacientes de EE.UU. El sistema aún superó a los radiólogos humanos, reduciendo los falsos negativos y positivos en un 8,1% y un 3,5%.»

Importancia

En el Reino Unido, hay una escasez de radiólogos cualificados y este sistema de IA puede ayudar a los médicos y especialistas en la lectura de las mamografías. Esta medida mejorará posteriormente la precisión general de la lectura de la mamografía y reducirá la carga de trabajo de los radiólogos.

El verdadero valor añadido potencial del uso de la IA para la mamografía es «la retroalimentación inmediata en el entorno de la exploración», afirma el autor del estudio. Proporcionar el resultado inmediatamente mejorará el estándar de atención. También con la IA, todos los mamogramas podrían convertirse en «diagnósticos» mientras que los resultados de los mamogramas se publican en los horarios de los pacientes.

Como el sistema de IA es lo suficientemente eficiente en la película de lectura como acompañamiento de los radiólogos, podría dar más tiempo a los expertos para discutir realmente a los pacientes en persona sobre sus resultados. Los sistemas de IA pueden ser usados para agilizar el proceso de un diagnóstico de cáncer de mama. También puede ayudar a reducir el tiempo de espera para una biopsia.

Similitud con la investigación de la NYU

Además, el pasado mes de octubre, los investigadores de la Universidad de Nueva York publicaron un estudio similar que demuestra que el sistema de IA puede detectar el cáncer de mama de forma similar a las habilidades de los radiólogos humanos. Sin embargo, la diferencia entre ambos estudios es que la NYU sólo utilizó mamografías de pacientes estadounidenses y comparó el rendimiento del sistema con los diagnósticos de expertos humanos realizados en un entorno de laboratorio artificial, mientras que Google y DeepMind compararon el rendimiento con los diagnósticos del mundo real, señala MIT Technology Review.

Con el tiempo, ambos estudios presentan la misma conclusión de que las pruebas de detección de cáncer de mama con IA deben utilizarse conjuntamente con los radiólogos humanos y que la combinación de humanos y IA puede lograr los resultados de diagnóstico más precisos y reducir la carga de trabajo de los radiólogos humanos. Esto podría ayudar a liberar su tiempo para centrarse más en la atención al paciente.

Opinión del experto

El Dr. Mozziyar Etemadi, profesor asistente de investigación de anestesiología e ingeniería biomédica de la Universidad de Northwestern y uno de los coautores del documento dice que «el cuidado de la salud se está reduciendo al aumentar el número de pacientes y al disminuir la cantidad de tiempo que los médicos tienen para atender a los pacientes». Así que herramientas como estas son lo que todo médico espera. Sólo tenemos que entender mejor cuándo herramientas como la IA ayudan y cuándo no y, en última instancia, llegar a la combinación de la tecnología y las contribuciones humanas lo que en última instancia mejorará la atención y la hará más eficiente».

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