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La IA ayuda a eliminar rápidamente el cáncer en los senos densos

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Madrid, 13 de octubre (Europa Press) –

Un sistema automatizado que utiliza inteligencia artificial (IA) puede detectar resonancias magnéticas de mama de forma rápida y precisa para mujeres con senos densos. .

La detección temprana del cáncer de mama cuando es más tratable ha ayudado a reducir las muertes por cáncer de mama. Sin embargo, es menos sensible para mujeres con senos muy densos que para mujeres con senos grasos.

Además, las mujeres con senos muy densos tienen de tres a seis veces más probabilidades de desarrollar cáncer de mama.

Las pruebas complementarias en mujeres con mamas muy densas aumentan la susceptibilidad a la detección del cáncer. Un gran estudio realizado en los Países Bajos respaldó el uso de la detección de resonancia magnética adyuvante para la investigación de tejidos densos y pruebas de detección temprana de neoplasias mamarias (DENSE).

El Dr. es uno de los principales autores del estudio del Instituto de Ciencias de la Imagen del Centro Médico de la Universidad de Utrecht en los Países Bajos. La prueba DENS confirmó que la mayoría de las mujeres examinadas no tenían hallazgos sospechosos en la resonancia magnética.

Dado que la mayoría de las resonancias magnéticas muestran variaciones anatómicas y fisiológicas normales que no requieren examen radiológico, se necesitan formas de clasificar estas resonancias magnéticas normales para reducir la carga de trabajo del radiólogo.

En el primer estudio de este tipo, Werberg y sus colegas determinaron las posibilidades de un sistema de clasificación automatizado basado en el aprendizaje en profundidad, un tipo sofisticado de IA. Utilizaron datos de resonancia magnética de mama de la prueba DENSE para desarrollar y entrenar un modelo de aprendizaje en profundidad para distinguir los senos con y sin lesiones. Este modelo se entrenó con datos de siete hospitales y se probó con datos del octavo hospital.

Se incluyen más de 4500 conjuntos de datos de resonancia magnética de mama. De las 9.162 mamas, 838 tenían al menos una lesión, de las cuales 77 eran malignas y 8.324 no tenían lesiones.

La muestra de aprendizaje en profundidad asumió que el 90,7% de las resonancias magnéticas eran ulcerativas y las clasificó para el examen radiológico. Rechazó alrededor del 40% de las resonancias magnéticas sin úlceras sin perder ningún cáncer.

“Hemos demostrado que es posible utilizar la inteligencia artificial para realizar resonancias magnéticas de detección de mamas de forma segura sin perder ninguno de los defectos”, dice Werberg. Potenciar. «

El sistema de tríadas basado en IA tiene el potencial de reducir significativamente la carga de trabajo de los radiólogos, señala Werberg. Solo en los Países Bajos, aproximadamente 82,000 mujeres pueden calificar para un examen de seno de resonancia magnética de dos años basado en la densidad de los senos.

“Los radiólogos pueden usar este enfoque primero para reducir el tiempo total de lectura”, aconseja Werberg. «Como resultado, puede haber más tiempo para concentrarse en exámenes de resonancia magnética de mama más complejos».

Los investigadores ahora planean probar la muestra en otros conjuntos de datos y usarla en pruebas DENSE en rondas posteriores.

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