Radiólogos, los sistemas de inteligencia artificial muestran diferencias en las pruebas de detección de cáncer de mama, según un nuevo estudio de caso
En estos tres ejemplos de lesiones de tejidos blandos, las imágenes no se ven perturbadas en la columna de la izquierda y están borrosas en la columna de la derecha. El sistema de IA era sensible a la borrosidad, mientras que los radiólogos no. Esto demostró que el sistema de IA se basa en detalles de las lesiones de los tejidos blandos que los radiólogos consideran irrelevantes. Crédito: Taro Makino, Centro de ciencia de datos de la Universidad de Nueva York
Los radiólogos y los sistemas de inteligencia artificial arrojan diferencias significativas en las pruebas de detección del cáncer de mama, descubrió un equipo de investigadores. Su trabajo, que aparece en la revista Scientific Reports, revela el valor potencial de utilizar métodos humanos y de IA para realizar diagnósticos médicos.
«Si bien la IA puede ofrecer beneficios en el cuidado de la salud, su toma de decisiones aún no se comprende bien», explica Taro Makino, candidato a doctorado en el Centro de ciencia de datos de la NYU y autor principal del artículo. «Nuestros hallazgos dan un paso importante para comprender mejor cómo la IA produce evaluaciones médicas y, con ello, ofrecen un camino a seguir para mejorar la detección del cáncer».
El análisis se centró en una herramienta de IA específica: redes neuronales profundas ( DNNs), que son capas de elementos informáticos “neuronas” simuladas en una computadora. Una red de tales neuronas se puede entrenar para «aprender» construyendo muchas capas y configurando cómo se realizan los cálculos en función de la entrada de datos, un proceso llamado «aprendizaje profundo».
En el trabajo de Scientific Reports, los científicos compararon las pruebas de detección de cáncer de mama leídas por los radiólogos con las analizadas por las DNN.
Los investigadores, que también incluyeron a Krzysztof Geras, Ph.D., Laura Heacock, MD, y Linda Moy, MD, facultad del Departamento de Radiología de la Escuela de Medicina Grossman de la NYU, encontraron que los DNN y los radiólogos divergieron significativamente en cómo diagnostican una categoría de cáncer de mama maligno llamado lesiones de tejidos blandos.
«En estas pruebas de detección de cáncer de mama, los sistemas de IA consideran pequeños detalles en las mamografías que los radiólogos consideran irrelevantes», explica Geras. «Esta divergencia en las lecturas debe entenderse y corregirse antes de que podamos confiar en los sistemas de inteligencia artificial para ayudar a tomar decisiones médicas críticas para la vida».
Más específicamente, mientras que los radiólogos se basaron principalmente en el brillo y la forma, los DNN usaron pequeños detalles esparcidos por las imágenes. Estos detalles también se concentraron fuera de las regiones consideradas más importantes por los radiólogos.
Al revelar tales diferencias entre la percepción humana y la de las máquinas en el diagnóstico médico, los investigadores se movieron para cerrar la brecha entre el estudio académico y la práctica clínica.
«Establecer confianza en las DNN para centros de diagnóstico médico para comprender si su percepción es diferente de la de los humanos y cómo es», dice Moy. «Con más información sobre cómo funcionan, podemos reconocer mejor los límites de las DNN y anticipar sus fallas».
«El principal cuello de botella al mover los sistemas de IA al flujo de trabajo clínico es comprender su toma de decisiones y hacerlos más sólidos», agrega Makino. «Consideramos que nuestra investigación avanza en la precisión de las capacidades de la IA para realizar evaluaciones relacionadas con la salud al iluminar y luego abordar sus limitaciones actuales».
Explore más
La IA proporciona una clasificación precisa de la densidad mamaria Más información: Taro Makino et al, Diferencias entre la percepción humana y mecánica en el diagnóstico médico, Scientific Reports (2022). DOI: 10.1038/s41598-022-10526-z Información de la revista: Informes científicos
Proporcionado por la Universidad de Nueva York Cita: radiólogos, los sistemas de IA muestran diferencias en la mama- exámenes de detección de cáncer, nuevos hallazgos de estudios de casos (28 de abril de 2022) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2022-04-radiologists-ai-differences-breast-cancer-screenings.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.