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Inteligencia artificial: impacto en la imagen mamaria

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Como ya hemos visto, prácticamente todas las áreas diagnósticas se benefician del aporte de la inteligencia artificial (IA). En el caso de la radiología, es notable la contribución al estudio de la imagenología torácica, abdominal o pélvica, de las patologías cerebrales y de la oncología.

 

¿Qué pasa con el cáncer de mama? ¿Tiene la IA algo que decir en ese sentido?

Sólo la noticia de que “el mercado mundial de inteligencia artificial (IA) y machine learning en imágenes médicas, incluido el software para detección automatizada, cuantificación, soporte de decisiones y diagnóstico, alcanzará los USD 2.000 mil millones para 2023”, publicada en Applied Radiology, debería bastarnos para entender el destacado papel que la IA ocupará.

Según el autor de este informe, el analista Simon Harris, “el interés y el entusiasmo por la IA en la comunidad de radiólogos ha aumentado notablemente en los últimos 12 a 18 meses, y la discusión ha pasado de la IA como una amenaza a de qué manera ésta mejorará las capacidades de los radiólogos”.

 

  • La informática, al rescate

Como lo subraya un estudio publicado por RSNA, los sistemas de detección asistida por computadora (CAD) se han desarrollado como una ayuda para los radiólogos que intentan mejorar el rendimiento de la detección humana.

Aunque algunos estudios indicaron que la lectura única más CAD podría ser una alternativa a la doble lectura, pocos –si es que los hay– identificaron el beneficio real de usar la lectura única más el CAD versus la lectura individual sola (es decir, el beneficio real para los radiólogos). 

Telerad - Teleradiologia - Mamografía

“En general, el beneficio de usar CAD en la detección aún no está claro. Gran parte de la evidencia no muestra una mejora clara en la relación costo-efectividad de la detección, principalmente debido a la baja especificidad de la mayoría de los sistemas CAD tradicionales”, asegura el paper.

La herramienta más efectiva para detectar el cáncer de mama en su etapa más temprana y tratable es la mamografía. Además, este examen permite la detección de otras patologías y puede sugerir la naturaleza como normal, benigna o maligna. La introducción de la mamografía digital se considera la mejora más importante en la imagenología de la mama.

Por otro lado, reducir las biopsias y las cirugías, sobre todo en tumores benignos de mama, ha sido por décadas uno de los objetivos de los investigadores.

Según el artículo de Applied Radiology, investigadores del Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (CSAIL) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), el Hospital General de Massachusetts y la Escuela de Medicina de Harvard trabajaron en conjunto para desarrollar un modelo de machine learning para predecir si una lesión mamaria de alto riesgo, identificada en una biopsia, correrá el riesgo de ser descubierta como un cáncer en la cirugía o si la lesión podría ser vigilada de forma segura e incruenta.

  • Probado en 335 lesiones de alto riesgo, el modelo diagnosticó correctamente el 97% de los cánceres de mama como malignos y redujo las cirugías de lesiones benignas en más del 30%, en comparación con los métodos habituales.
  • En la actualidad, sólo el 30% de las biopsias de mama son positivas para cáncer.

Telerad - Teleradiología - Inteligencia ArtificialEn suma, las tecnologías asociadas a la IA, más específicamente machine learning, deep learning, redes neuronales y lógica difusa, entre otras, ofrecen un panorama muy alentador a la hora de precisar el diagnóstico de cualquier cáncer y, específicamente, en el de mama. Pero eso no implica dejar a un lado al profesional.

Según este artículo de Medscape, un estudio llevado a cabo en el Beth Israel Deaconess Medical Center de la Universidad de Harvard, reveló que a través del mecanismo de deep learning, la computadora pudo identificar el cáncer con 92% de precisión. Aunque el software de inteligencia artificial de Beth Israel no puede compararse con el 96% de precisión de los patólogos humanos, el equipo demostró que la combinación de los diagnósticos de patólogos con la IA produce resultados altamente favorables.

Como colofón es relevante destacar que las tecnologías asociadas a la IA, más específicamente machine learning, deep learning, redes neuronales y lógica difusa –entre otras– ofrecen, sin lugar a dudas, un panorama bastante alentador a la hora de precisar el diagnóstico de todo tipo de cáncer y, más específicamente, en el de mama.

Desde todos nuestros servicios, estamos a disposición de los centros de diagnóstico por imágenes comprometidos con la mejora continua en la atención del paciente. Sabemos sobre la tecnología entre el médico y el paciente y la mejor forma de aprovechar sus avances. 

¿Qué me puede aportar la teleradiología?