Se podría diagnosticar con precisión el riesgo de cáncer de mama de una paciente 30 veces más rápido que de la manera habitual
Un grupo de investigadores ha desarrollado un software de aprendizaje de máquina que puede diagnosticar con precisión el riesgo de cáncer de mama de una paciente 30 veces más rápido que los médicos, basándose en los resultados de la mamografía y el historial médico personal.
El sistema podría ayudar a los médicos a dar un mejor diagnóstico a la primera, lo que significa un menor número de repeticiones de las pruebas y falsos positivos.
«Este software revisa de forma inteligente millones de registros en un corto período de tiempo, lo que nos permite determinar el riesgo de cáncer de mama de manera más eficiente utilizando la mamografía de un paciente», dijo uno de los investigadores, Stephen Wong, del Methodist Research Institute en Houston.
Una mamografía es una radiografía de pecho que tiene como objetivo detectar células potencialmente cancerosas antes de que aparezcan los síntomas.
En muchos países, a las mujeres mayores de 50 años se les aconseja hacerse un estudio de precaución cada dos años, pero a pesar de lo bueno que es el sistema, el 50% de las pruebas en los EE.UU. dan resultados positivos falsos. En otras palabras, a una de cada dos mujeres sanas erróneamente se les dice que podrían tener cáncer.
Además de eso, hay una zona gris grande de mamografías «sospechosas», que pueden caer 3 y 95% de riesgo de cáncer, y se recomienda a estos pacientes realizar biopsias de seguimiento.
En este momento, aproximadamente el 20% de las biopsias en los EE.UU. se lleva a cabo de forma innecesaria, según los investigadores, y la nueva IA ha sido diseñada para reducir en gran medida ese número al hacer un diagnóstico más preciso en la primera vez.
Software informáticos ya se utilizan para ayudar a los médicos a analizar las imágenes de mamografías, pero este sistema lleva las cosas un paso más allá, al ver los informes de los médicos en estas exploraciones, así como el historial médico completo del paciente, para determinar con mayor precisión el riesgo de cáncer de mama.
En la más reciente demostración, los investigadores probaron la IA en los resultados de mamografías 500 pacientes con cáncer de mama y los informes de patología. A las pocas horas, el software había regresado con información de diagnóstico, específicamente, identificó el subtipo de cáncer de mama que cada paciente tenía.
Después, los investigadores comprobaron los diagnósticos de la IA con los resultados clínicos, y demostraron que el software tenía una precisión de 99%. El mismo análisis hubiera tomado a los médicos más de 500 horas.
De momento la IA no ha sido probada en un ambiente del mundo real (los resultados analizados en el estudio fueron de pacientes con cáncer de mama existentes) pero ahora los investigadores han proporcionado pruebas suficientes para justificar estudios de seguimiento.
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