El mayor estudio clínico confirma que detecta más y reduce la carga del radiólogo – La nación
Con la llegada de la inteligencia artificial, una de las aplicaciones fue sin duda la medicina, lo que podría representar una auténtica revolución. Sin embargo, faltaba evidencia definitiva de que realmente tuviera algún beneficio real. Y este acaba de llegar gracias. un artículo publicado en The Lancent Mostró cómo la IA puede ayudarnos a detectar más cánceres de mama e incluso reducir los mucho más peligrosos.
La manifestación. Lamentablemente, ante la noticia, en España estamos pensando en los problemas con los programas de cribado en Andalucía. Y a pesar de esta gran controversia, este tipo de cribado es muy útil y reduce significativamente el número de mujeres que mueren por cáncer de mama que no se detecta a tiempo.
Pero ahora queremos ir un poco más allá. la integración de la tecnología para que se escapen menos tumores que pueden escapar al ojo humano debido a su pequeño tamaño.
Cáncer de intervalo. Sin duda, es el gran enemigo en el radiodiagnóstico cuando hablamos de mamografías de cribado. Este término se refiere a a aquellos tumores que se descubren entre un examen y otro y tienen diferentes causas para su aparición.
La primera razón es que es un tumor que crece muy rápido (y puede ser mucho más maligno) o algo así. se pasó por alto en la mamografía de seguimiento anterior debido a su pequeño tamaño. Y ese es un problema grave porque la base de la detección es detectar los cánceres en sus etapas más tempranas, cuando pueden responder mejor a tratamientos más conservadores.
El estudio. El proceso MASAI (Cribado mamográfico con inteligencia artificial) ha demostrado que el uso de la IA reduce drásticamente estos casos. Y las cifras son bastante prometedoras, porque hubo una Reducir las tasas de cáncer en un 12% Intervalo en los dos años siguientes al cribado de la mujer. En cifras, pasó de 1,76 casos por 1.000 mujeres a 1,55 casos.
Una diferencia que a nuestros ojos puede parecer muy pequeña, pero en salud pública y oncología es un auténtico éxito, ya que la reducción del 12% en el número de tumores que normalmente “escapan” supone un avance clínico importante.
Menos trabajo. Hasta ahora, el método estándar para analizar estas pruebas centrado en una doble lectura. Eso significa que dos radiólogos revisaron de forma independiente cada mamografía para asegurarse de que no se pasara nada por alto. Un método de seguridad que es ideal, pero que consume una inmensa cantidad de personal en el sistema sanitario.
Por tanto, este método propone un cambio de paradigma basado en el triaje inteligente que se puede resumir en tres puntos diferentes:
- La IA primero analiza la imagen de la mamografía y le asigna un valor de riesgo de 1 a 10.
- Si se considera de bajo riesgo, un solo radiólogo revisa la imagen para determinar si está limpia y el caso está cerrado.
- Si el riesgo de la mamografía es alto, la imagen pasa por el sistema de doble lectura, donde la IA resalta las zonas más sospechosas donde podrían producirse lesiones.
El resultado. Con este nuevo algoritmo, el estudio pretendía reducir la lectura de cartas por parte de los profesionales en un 44%, animando a los médicos a centrarse ahora en las imágenes mucho más dudosas.
Y no, trabajar menos no significaba trabajar peor. Por el contrario, la rama de IA del estudio detectó un 29% más de cánceres clínicamente relevantes sin aumentar la tasa de falsos positivos (el gran miedo al sobrediagnóstico de los pacientes sanos).
Complementar y no sustituir. Esto es algo importante que destaca el propio estudio, ya que sugiere que la IA no ha llegado para despedir a los radiólogos. El método MASAI es simplemente “apoyo a la decisión” porque aunque la IA prioriza, ordena y señala, la decisión clínica final siempre recae en el médico y por tanto está en manos de los humanos.
Con la publicación de estos resultados finales en la lanceta, Se cierra el ciclo de validación de una de las pruebas más importantes de la década en radiología. El siguiente paso ya no es preguntarse si la IA funciona en la detección del cáncer de mama, sino cuánto tiempo tardarán los sistemas de salud pública en implementarla, brindando a los radiólogos otra herramienta para ser más precisos y metódicos.
Imágenes | Instituto Nacional del Cáncer
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