La combinación de IA y radiólogos mejora la precisión de la detección del cáncer de mama

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Se ha descubierto que la combinación de IA y radiólogos aumenta la precisión de detección de los radiólogos para la detección del cáncer de mama.

La combinación de un sistema de inteligencia synthetic (IA) y un radiólogo proporciona una mejor precisión en la detección del cáncer de mama, como lo demuestra una mayor sensibilidad y especificidad según los hallazgos de un análisis retrospectivo realizado por un equipo internacional de radiólogos.

El uso de la mamografía de detección está diseñado para identificar el cáncer de mama en etapas más tempranas, ya que el tratamiento será más exitoso. Además, en los últimos años ha aumentado el interés en el uso de sistemas de IA y un estudio reciente encontró que el uso de un sistema de IA superó a todos los lectores humanos, con un área mayor bajo el margen de la curva característica operativa del receptor de 11.5% para Mamografías de detección de cáncer de mama. Sin embargo, una revisión sistemática de 2021 que consideró el uso de IA para el análisis de imágenes en los programas de detección del cáncer de mama concluyó que la evidencia precise de la IA aún no permite juzgar su precisión en los programas de detección del cáncer de mama, y ​​no está claro en qué parte de la vía clínica. La IA podría ser de mayor beneficio. Otro trabajo que consideró el papel de la IA para la detección del cáncer de mama sugirió que un sistema de IA puede identificar correctamente una proporción de una población de detección como libre de cáncer y también reducir los falsos positivos y, por lo tanto, tiene el potencial de mejorar la eficiencia de la detección de mamografías.

Pero, ¿qué pasaría si una IA y los radiólogos trabajaran juntos, de modo que la IA pudiera clasificar inicialmente las exploraciones e identificar los casos normales, pero aquellos con sospecha de cáncer y en los que había incertidumbre diagnóstica fueran remitidos al radiólogo? Esta fue la pregunta abordada en el análisis retrospectivo por el equipo de investigación. El sistema fue diseñado para que el sistema de inteligencia synthetic marcara posibles escaneos cancerosos y cuando no estaba seguro sobre el diagnóstico, para una segunda lectura por parte de un radiólogo. Inicialmente, el equipo entrenó el sistema de IA utilizando un conjunto de datos interno y luego utilizó un conjunto de datos externo y comparó la interpretación con la de un radiólogo. El desempeño tanto de la IA como de los radiólogos se evaluó en términos de sensibilidad y especificidad y los conjuntos de prueba contenían una combinación de escaneos normales y cancerosos.

Rendimiento combinado de IA y radiólogos

Para el conjunto de datos externos, el radiólogo tuvo una mayor sensibilidad (87,2 % frente a 84,6 %, radiólogo frente a sistema de IA) y especificidad (93,4 % frente a 91,3 %) y en ambos casos esta diferencia fue estadísticamente significativa (p < 0,001 para ambos).

Sin embargo, cuando la IA y los radiólogos trabajaron juntos, la sensibilidad del radiólogo fue del 89,7 % y la especificidad del 93,8 %. En otras palabras, la combinación mejoró tanto la sensibilidad como la especificidad. Los autores calcularon que esto correspondía a un rendimiento de clasificación (es decir, la fracción de exploraciones que podrían automatizarse) del 60,7 %.

Con base en estos hallazgos, los autores concluyeron que su sistema aprovecha la fuerza tanto del radiólogo como del sistema de IA y tenía el potencial de mejorar la precisión de detección de los radiólogos.

Citación
Leibig C et al. Combinando las fortalezas de los radiólogos y la IA para la detección del cáncer de mama: un análisis retrospectivo Lancet Digit Health 2022

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