IA muestra potencial en programas de detección de cáncer de mama
Imágenes en una mujer de 68 años con un carcinoma ductal in situ detectado por detección con una puntuación de inteligencia artificial (IA) de 10 en las mamografías de detección. (A) Mamografía de la mama derecha vista craneocaudal. (B) Mamografía de la mama derecha desde una vista oblicua mediolateral. (C) Imagen de tomosíntesis mamaria digital craneocaudal de la mama derecha. (D) Imagen de EE. UU. de la mama derecha. El puntaje AI se define como el puntaje general del nivel de examen del sistema AI, y un puntaje de 1 es indicativo de baja probabilidad de cáncer de mama y 10 de alta probabilidad. Las flechas en A y C indican la malignidad y la línea punteada en D indica el diámetro del tumor. Crédito: Sociedad Radiológica de América del Norte
Un nuevo estudio importante en Radiología muestra que la inteligencia artificial (IA) es una herramienta prometedora para la detección del cáncer de mama en los programas de mamografía de detección.
Las mamografías adquiridas a través de programas de detección de cáncer de mama basados en la población producen una carga de trabajo significativa para los radiólogos. La IA se ha propuesto como un segundo lector automatizado de mamogramas que podría ayudar a reducir esta carga de trabajo. La tecnología ha mostrado resultados alentadores para la detección del cáncer, pero la evidencia relacionada con su uso en entornos reales de detección es limitada.
En el nuevo estudio, el más grande de su tipo hasta la fecha, investigadores noruegos dirigidos por Solveig Hofvind, Ph.D., de la Sección de Detección de Cáncer de Mama, Registro de Cáncer de Noruega en Oslo, compararon el desempeño de un sistema de inteligencia artificial disponible comercialmente con lectura doble independiente de rutina como se realiza en un programa de detección basado en la población. El estudio se basó en casi 123 000 exámenes realizados en más de 47 000 mujeres en cuatro instalaciones de BreastScreen Noruega, el programa de detección basado en la población del país.
El conjunto de datos incluyó 752 cánceres detectados en la detección y 205 cánceres de intervalo, o cánceres detectado entre rondas de selección. El sistema de inteligencia artificial predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10, donde 1 representa el riesgo más bajo y 10 el riesgo más alto. Un total de 87,6 % (653 de 752) de los cánceres detectados mediante exámenes de detección y 44,9 % (92 de 205) de los cánceres de intervalo tuvieron la puntuación AI más alta de 10.
Los investigadores crearon tres umbrales para evaluar el rendimiento de El sistema de IA como herramienta para la toma de decisiones. Usando un umbral que refleja la tasa promedio individual de interpretación positiva de los radiólogos, la proporción de cánceres detectados en la pantalla que no fueron seleccionados por el sistema de IA fue inferior al 20 %. Si bien el sistema de IA funcionó bien, la dependencia del estudio en datos retrospectivos significa que se necesita más investigación.
Imágenes de una mujer de 60 años con un cáncer invasivo detectado por pantalla con una puntuación de inteligencia artificial (IA) de 1 en las mamografías de detección. (A) Mamografía de la mama izquierda vista craneocaudal. (B) Mamografía de la mama izquierda desde una vista oblicua mediolateral. (C) Mamografía con vista de cono craneocaudal con aumento. El puntaje AI se define como el puntaje general del nivel de examen del sistema AI, y un puntaje de 1 es indicativo de baja probabilidad de cáncer de mama y 10 de alta probabilidad. Las flechas indican la malignidad. Crédito: Sociedad Radiológica de América del Norte
«En nuestro estudio, asumimos que se detectaron todos los casos de cáncer seleccionados por el sistema de IA», dijo el Dr. Hofvind. «Es posible que esto no sea cierto en un entorno de detección real. Sin embargo, dada esa suposición, la IA probablemente será de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro».
Los resultados mostraron características histopatológicas favorables asociadas con un mejor pronóstico para los cánceres detectados por exámenes de detección con puntajes AI bajos versus altos. Se observaron resultados opuestos para los cánceres de intervalo. Esto puede indicar que los cánceres de intervalo con puntajes AI bajos son cánceres de intervalo verdaderos que no son visibles en las mamografías de detección.
El alto porcentaje de exámenes negativos verdaderos clasificados con un puntaje AI bajo tiene el potencial de reducir sustancialmente el volumen interpretativo , al tiempo que permite que solo una pequeña proporción de cánceres pasen desapercibidos. Al usar la IA como uno de los dos lectores en un entorno de lectura doble, el radiólogo aún podría identificar estos cánceres, dijeron los investigadores.
«Según nuestros resultados, esperamos que la IA sea de gran valor en el interpretación de las mamografías de detección en el futuro», dijo el Dr. Hofvind. «Esperamos que el mayor potencial esté en la reducción del volumen de lectura mediante la selección de exámenes negativos».
Aunque se necesitan más estudios antes de la implementación clínica de la IA en la detección del cáncer de mama, los resultados del estudio ayudan a establecer una base para investigaciones futuras, incluidos estudios prospectivos, dijo la Dra. Hofvind.
«Esperamos probar diferentes escenarios para la IA utilizando datos retrospectivos y luego realizar un ensayo prospectivo», dijo.
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La tomosíntesis digital de mama reduce la tasa de cánceres de intervalo Más información: Marthe Larsen et al, Evaluación de inteligencia artificial de 122 969 exámenes de mamografía de un programa de detección basado en la población, Radiología ( 2022). DOI: 10.1148/radiol.212381 Proporcionado por Radiological Society of North America Cita: La IA muestra potencial en los programas de detección de cáncer de mama (2022, 29 de marzo) consultado el 29 de agosto de 2022 en https://medicalxpress.com/ news/2022-03-ai-potential-breast-cancer-screening.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.