La Inteligencia Artificial puede detectar el cáncer de mama con mayor eficacia, según nuevo estudio
Un nuevo estudio reveló que la Inteligencia Artificial (IA) supera a los métodos tradicionales en la detección del cáncer de mama, mostrando un aumento del 20 % en la identificación de este padecimiento
El estudio se centró en más de 80,000 mujeres de 40 a 80 años. Crédito: Anastasia Kazakova | Freepik
La integración de la Inteligencia Artificial (IA) en las prácticas médicas continúa revelando capacidades notables, mostrando su potencial para revolucionar la detección y el diagnóstico de enfermedades.
Un estudio reciente realizado por científicos suecos ha mostrado la destreza de la IA en la detección del cáncer de mama, superando incluso la eficacia de las lecturas de mamografías convencionales.
Publicado en The Lancet, el estudio se centró en más de 80,000 mujeres de 40 a 80 años que participaron en cuatro sitios de detección en Suecia.
La investigación pionera reveló un resultado asombroso: la IA identificó un notable 20% más de casos de cáncer de mama en comparación con las lecturas estándar de expertos humanos.
Los científicos, provenientes de la Universidad de Lund en Malmö, Suecia, reconocieron el impacto positivo de la IA y afirmaron: “Estudios retrospectivos han mostrado resultados prometedores usando inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de las mamografías y reducir la carga de trabajo de las pantallas de lectura; sin embargo, hasta donde sabemos, aún no se ha realizado un ensayo aleatorizado”.
Mejora de las tasas de detección de Cáncer de Mama
El enfoque innovador del estudio empleó un ensayo controlado aleatorio, en el que a los participantes se les asignó detección asistida por IA o lectura doble convencional sin IA.
Los hallazgos revelaron un desarrollo fundamental: la detección de IA identificó con éxito 244 casos de cáncer de mama, eclipsando los 203 casos detectados en el grupo de control sujeto a lecturas tradicionales.
Las tasas de falsos positivos, un factor crítico en la precisión de la detección, se mantuvieron comparables en ambos grupos.
En particular, el valor predictivo positivo (VPP) del recuerdo mostró una marcada mejora en el grupo de intervención con IA integrada, alcanzando el 28.3 %, en comparación con el 24.8 % en el grupo de control. Además, el estudio reveló una notable reducción en la carga de trabajo del radiólogo, con tareas de lectura de pantalla recortadas por IA en un impresionante 44.3 %.
El análisis de la tasa de detección de cáncer reveló una distinción fundamental. El grupo de intervención, asistido por IA, mostró una tasa de detección de cáncer de mama de aproximadamente 0.61%, mientras que el grupo de control sin IA mostró una tasa de aproximadamente 0.51%. Esta diferencia del 0,10 % a favor del grupo integrado por IA subraya el potencial de la IA para mejorar la detección del cáncer en aproximadamente un 20 %.
Las implicaciones del estudio son profundas y destacan el papel de la IA no solo para elevar las tasas de detección, sino también para aliviar la carga de los radiólogos.
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