A intelixencia artificial avanza na detección do cancro de mama

A intelixencia artificial avanza na detección do cancro de mama

Un novo estudo descubre que un só radiólogo pode escanear as mamografías e detectar máis casos de cancro de mama de forma máis eficaz cando está alimentado pola intelixencia artificial. Os investigadores din que o seu enfoque sería unha alternativa segura a que un radiólogo "le" as exploracións, segundo informou New Atlas en The Lancet Oncology.

A importancia da detección precoz

Para moitas mulleres, realizar mamografías regulares é a mellor forma de detectar o cancro de mama de forma precoz, cando é máis fácil de tratar e antes de que sexa o suficientemente grande como para sentir ou causar síntomas.

Dobre lectura

Australia e moitos países europeos utilizan unha "lectura dobre" das súas mamografías, o que significa que as exploracións son revisadas por dous radiólogos, que dan cada un unha opinión independente. A razón é que usar dous pares de ollos aumenta a probabilidade de detectar cancro. Nos Estados Unidos, o radiólogo máis CAD, un programa informático que explora as mamografías e marca áreas potencialmente anormais, é máis común.
Un novo estudo, realizado por investigadores da Universidade de Lund, en Suecia, examinou se era seguro e factible substituír un radiólogo de mamografía por IA en comparación coa práctica habitual de dobre lectura.

Vixiar alto risco

"Usouse a intelixencia artificial para identificar probas de detección con alto risco de cancro de mama que previamente foran lidas dobremente polos radiólogos", dixo Christina Lang, a investigadora principal do estudo.
O estudo examinou os casos de 80,033 mulleres participantes, que foron divididas en dous grupos, o primeiro para aquelas que se someteron a un exame de mama co apoio de intelixencia artificial, mentres que o grupo foi un grupo control onde as participantes foron sometidas á dobre lectura estándar. método sen o apoio da intelixencia artificial.

Lang dixo que ela e o seu equipo de investigación descubriron que "o uso da intelixencia artificial levou á detección do 20% dos cancros en comparación co exame estándar, sen afectar os resultados falsos positivos". O cancro non é certo".

Resultados falsos positivos

O maior inconveniente do uso de software CAD, a diferenza da IA ​​moderna, é a alta taxa de resultados falsos positivos, o que crea ansiedade innecesaria e un requisito para probas posteriores. A diferenza da IA ​​moderna, o CAD tradicional usa técnicas limitadas que só se poden adestrar en conxuntos de datos pequenos, o que pode provocar imprecisións. Grazas á varianza humana, a pesar da entrada de dous radiólogos, aínda poden aparecer falsos positivos cunha dobre lectura.

Reducir a carga nun 44%

Ademais de ser preciso, o estudo actual descubriu que o apoio da IA ​​tamén reduciu a carga de traballo dos radiólogos nun 44%. O número de exploracións con AI alcanzou os 46345, fronte aos 83231 estándares. Coa axuda da intelixencia artificial, os investigadores estimaron que un radiólogo tardou uns cinco meses en ler case 40 pantallas.

Método de dixitalización rápido e seguro

"O importante é atopar un método que poida identificar cancros clínicamente importantes nunha fase inicial", engadiu Lang, pero que debe equilibrarse co dano dos falsos positivos e o sobrediagnóstico dos cancros de crecemento lento, a pesar da diminución significativa dos resultados.

Previsións do horóscopo de Maguy Farah para o ano 2023