Una nueva investigaci\u00f3n sobre el uso de la IA en las pruebas de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama muestra que los modelos detectaron m\u00e1s casos de c\u00e1ncer invasivo y m\u00e1s casos en general, tuvo menos falsos positivos y cit\u00f3 a menos mujeres que se hac\u00edan su primera mamograf\u00eda que los … \n <\/p>\n
Una nueva investigaci\u00f3n sobre el uso de la IA en las pruebas de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama<\/strong> muestra que los modelos detect<\/strong>aron<\/strong> m\u00e1s casos de c\u00e1ncer invasivo y m\u00e1s casos en genera<\/strong>l, tuvo menos falsos positivos y cit\u00f3 a menos mujeres que se hac\u00edan su primera mamograf\u00eda que los m\u00e9todos tradicionales. Tambi\u00e9n se ha descubierto que la IA reduce las cargas de trabajo de cribado en un 40\u00a0% aproximadamente.<\/p>\n La investigaci\u00f3n, publicada por Nature\u00a0Cancer y llevada a cabo por Google<\/strong>, el Imperial <\/strong>College\u00a0<\/strong>de Londres y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido<\/strong> (NHS), ten\u00eda como objetivo identificar formas en las que la IA podr\u00eda ayudar en el proceso de cribado y diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n El c\u00e1ncer de mama es uno de los c\u00e1nceres m\u00e1s comunes a nivel mundial<\/strong>, y una de cada ocho mujeres lo desarrolla a lo largo de su vida. Sin embargo, hay una escasez mundial de radi\u00f3logos cl\u00ednicos<\/strong>. Esta investigaci\u00f3n demuestra el potencial de la IA para que m\u00e1s mujeres reciban un diagn\u00f3stico y tratamiento m\u00e1s tempranos, al tiempo que se reduce la carga de trabajo de los radi\u00f3logos.<\/p>\n En el NHS del Reino Unido, la primera l\u00ednea de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama se basa en un riguroso proceso de\u00a0<\/strong>doble lectura<\/strong>: dos especialistas deben ponerse de acuerdo en cada mamograf\u00eda, y un panel de arbitraje decide en caso de disputa. Esta red de seguridad vital est\u00e1 al l\u00edmite: cada especialista debe revisar aproximadamente 5.000 exploraciones al a\u00f1o, con s\u00f3lo cuatro horas de tiempo dedicado a la semana.<\/p>\n El objetivo de la investigaci\u00f3n era determinar c\u00f3mo podr\u00eda ayudar la IA a abordar este reto. En \u00e9l se compar\u00f3 el rendimiento de dos lectores humanos con el de un lector humano y un lector de IA, utilizando un sistema de IA desarrollado por Google.<\/p>\n El estudio se dividi\u00f3 en varias partes; en la primera, se compar\u00f3 la precisi\u00f3n de la interpretaci\u00f3n de mamograf\u00edas basada en IA con la de radi\u00f3logos expertos<\/strong>. Se incluyeron 125.000 mujeres de entre 50 y 70 a\u00f1os de cinco servicios de cribado del NHS, con un an\u00e1lisis final de 115.973 mamograf\u00edas de c\u00e1ncer de mama.\u00a0<\/p>\n Cuando se us\u00f3 como segundo lector, el sistema experimental de investigaci\u00f3n de IA obtuvo mejores resultados<\/strong>, ya que la tasa de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer aument\u00f3 de 7,54 a 9,33 por cada 1.000 mujeres.<\/p>\n La IA identific\u00f3 el 25% de los \u00abc\u00e1nceres de intervalo\u00bb que se hab\u00edan pasado por alto anteriormente. Estos c\u00e1nceres se detectan entre exploraciones sanas y suelen aparecer solo cuando surgen los s\u00edntomas, momento en el que resulta m\u00e1s dif\u00edcil tratarlos. La IA tambi\u00e9n identific\u00f3 m\u00e1s c\u00e1nceres invasivos y redujo significativamente los falsos positivos<\/strong> en mujeres que se somet\u00edan a su primera mamograf\u00eda.<\/p>\n En la segunda parte, se analiz\u00f3 si la IA pod\u00eda dar m\u00e1s tiempo a los radi\u00f3logos para atender a los pacientes<\/strong>. Seg\u00fan el estudio, la IA es capaz de reducir las cargas de trabajo de cribado en un 40% <\/strong>aproximadamente cuando se usa como \u00absegundo lector\u00bb en el flujo de trabajo. Esto permitir\u00eda a los profesionales sanitarios abordar el retraso en las pruebas de cribado a nivel nacional en el Reino Unido, as\u00ed como dar m\u00e1s tiempo a los radi\u00f3logos de todo el mundo para centrarse en la atenci\u00f3n al paciente y en los casos complejos, manteniendo al mismo tiempo unos rigurosos est\u00e1ndares cl\u00ednicos.<\/p>\n La Dra. Susan Thomas<\/strong>, directora cl\u00ednica de Google y autora de ambos estudios, afirma: \u00abLa detecci\u00f3n precoz es nuestra herramienta m\u00e1s poderosa en la lucha contra el c\u00e1ncer de mama, y estos hallazgos marcan un verdadero punto de inflexi\u00f3n. Es la primera vez que hemos podido probar rigurosamente c\u00f3mo trabajan los m\u00e9dicos y la IA juntos en un entorno cl\u00ednico. Estos hallazgos tienen el potencial de apoyar la transformaci\u00f3n del NHS y las experiencias de las personas a ambos lados del esc\u00e1ner, lo que nos acerca un paso m\u00e1s a un futuro en el que esta tecnolog\u00eda fortalece sistemas sanitarios enteros y, en \u00faltima instancia, salva vidas\u00bb.\u00a0<\/p>\n Por otro lado, la profesora Deborah Cunningham<\/strong>, radi\u00f3loga consultora en Imperial College\u00a0Healthcare NHS Trust y una de las autoras, a\u00f1ade que \u00abeste estudio aporta pruebas s\u00f3lidas del uso potencial de la IA en el mundo real de las mamograf\u00edas de cribado, donde la dotaci\u00f3n de personal es especialmente dif\u00edcil. Su introducci\u00f3n podr\u00eda ayudar al programa de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama del NHS, lo que reducir\u00eda la mortalidad por esta enfermedad\u00bb,\u00a0y a\u00f1ade: \u00abEl tiempo que se ahorra permitir\u00e1 a los radi\u00f3logos realizar m\u00e1s tareas pr\u00e1cticas, como la biopsia con aguja, que es una parte esencial del proceso de diagn\u00f3stico del c\u00e1ncer. Esto no deber\u00eda considerarse una amenaza para el sustento de los radi\u00f3logos, sino una oportunidad para que podamos dedicar m\u00e1s tiempo a poner en pr\u00e1ctica nuestras habilidades y trabajar con compa\u00f1eros y pacientes para mejorar el diagn\u00f3stico y los resultados del c\u00e1ncer\u00bb.<\/p>\n Finalmente, el Dr. <\/strong>Hutan\u00a0<\/strong>Ashrafian<\/strong>, del Institute\u00a0of Global Health\u00a0Innovation (IGHI) del Imperial College de Londres y autor de ambos art\u00edculos, concluye: \u00abEsta es la vez que m\u00e1s cerca ha estado la IA de ayudar a reducir los fallecimientos por c\u00e1ncer de mama en el NHS, por lo que el potencial del NHS para llevar esto adelante es significativo, especialmente a la luz del Plan Nacional contra el C\u00e1ncer de Inglaterra, que reconoce que ‘hay pocas se\u00f1ales m\u00e1s claras del fracaso del statu quo que nuestros inadecuados resultados en materia de c\u00e1ncer’ y su deseo de adoptar nuevas tecnolog\u00edas para abordar esa cuesti\u00f3n\u00bb.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Una nueva investigaci\u00f3n sobre el uso de la IA en las pruebas de detecci\u00f3n del c\u00e1ncer de mama…\n","protected":false},"author":2,"featured_media":442158,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[92],"tags":[57922,3196,1348,1287,5830,5327,1066,6514,73655,21258,6525,25,24,20982,14665,5003,165,1636,7762,55937,1294,8290,92967,4917,8719,3431,1156,92968,10066,92969,3227,11817,33994,3385,166,1566,23,7816,2752,1077],"class_list":["post-442157","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-salud","tag-aligera","tag-alto","tag-atencion","tag-aumenta","tag-britanico","tag-cabo","tag-cancer","tag-carga","tag-centrarse","tag-desarrollado","tag-deteccion","tag-es","tag-espana","tag-especialistas","tag-falsos","tag-google","tag-health","tag-ia","tag-identifica","tag-invasivo","tag-investigacion","tag-lector","tag-llevada","tag-mama","tag-mejora","tag-modelo","tag-muestra","tag-nhs","tag-paciente","tag-pasados","tag-permite","tag-positivos","tag-previamente","tag-reduce","tag-salud","tag-segundo","tag-spain","tag-tasa","tag-trabajo","tag-tumores"],"share_on_mastodon":{"url":"https:\/\/pubeurope.com\/@es\/116212724278182104","error":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/442157","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/2"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=442157"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/442157\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/442158"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=442157"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=442157"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=442157"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}