La IA emerge como un “copiloto” tecnológico cuando se trata de detección temprana. Utilizada ya en más de 20 países y con el visto bueno de la ANMAT en Argentina, esta herramienta promete aligerar la carga y ofrecer resultados más precisos. Los detalles
IA simplifica el flujo de trabajo de los radiólogos en la detección de mamas (Imagen ilustrativa Infobae)
La detección temprana de cáncer de mama Es un objetivo prioritario de las campañas de salud en todo el mundo, con el objetivo de iniciar a tiempo los tratamientos y reducir la mortalidad por el tumor más común entre las mujeres. En busca de optimizar recursos, las estrategias de screening están incorporando un “copiloto” tecnológico: inteligencia artificial (IA). Los primeros estudios internacionales que evalúan su eficacia muestran buenos resultados en cuanto a su seguridad y precisión a la hora de interpretar los estudios de imagen.
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Y al mismo tiempo, dan indicaciones claras de que reduce los tiempos de diagnóstico, alivia la sobrecarga de tareas de los equipos médicos y evita la realización de estudios innecesarios.
“El uso de inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama obtuvo numerosos avales en todo el mundo, tras ser aprobado por la FDA de Estados Unidos y la Agencia Europea de Medicamentos. En nuestra región ya fue autorizado por Anvisa en Brasil y la ANMAT de Argentina, que permite su uso clínico en el país“explica el doctor Flavia Sarquis (MN 88.557), médico del plantel de Diagnóstico de Mama del Centro de Diagnóstico TCba y Argus Medical Diagnostics, quien dictó una conferencia sobre los últimos avances en el uso de esta tecnología durante el XVI Congreso Argentino & Internacional organizado por la Sociedad Argentina de Mastología (SAM) Al final de agosto.
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En su presentación, la experta planteó las mejoras que produce la IA en la detección de tumores malignos en fase temprana, mediante aplicaciones de Aprendizaje profundo en mamografía, ecografía y resonancia magnética..
La IA reduce las tareas de los radiólogos y mejora la detección de tumores (Imagen ilustrativa Infobae)
En el caso de la ecografía mamaria -herramienta eficaz en el descubrimiento temprano de tumores invasivos con ganglios negativos, especialmente en mujeres jóvenes o con tejido mamario denso-, la clasificación y manejo de las lesiones mamarias requiere de una evaluación visual por parte del radiólogo, que puede conducir a variabilidad interobservador y baja especificidad con bajos valores predictivos positivos.
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“La inteligencia artificial ha mejorado la interpretación visual de las ecografías mamarias con Mayor precisión y reducción potencial de biopsias innecesarias en lesiones benignas.”, explica el doctor Sarquis. Según publicaciones realizadas en los últimos años, se ha logrado reducir hasta un 30% realizando este tipo de estudioslo que representa una mejora significativa en los costos del sistema de salud.
La sensibilidad de esta tecnología es del 98%, destaca el especialista. Su aplicación es de gran utilidad para mejorar la detección de lesiones que puedan simular benignidad. evitando así el infradiagnósticolo que significaría perder la posibilidad de atacar el tumor en sus etapas iniciales, cuando las tasas de curación superan el 90%.
La IA en la detección precoz de tumores de mama es una buena noticia para la ciencia
¿Cómo funcionan estas tecnologías? Una vez que el radiólogo detecta una lesión, el sistema mapea las imágenes sospechosas. Mediante el uso de algoritmos inteligentes de aprendizaje automático se procesa la información y se genera un cálculo sobre la probabilidad de malignidad, clasificando las lesiones estudiadas según el nivel de riesgo que representa cada una.
El Dr. Sarquis, miembro titular de la Sociedad Argentina de Mastología, destacó que la IA reduce significativamente La carga de trabajo que tienen los radiólogos hoy en día. ya que agiliza y simplifica su flujo de trabajo clínico, permitiendo una atención médica más eficiente y efectiva para los pacientes. Como ejemplo, citó el caso de Koios DS, el primer software patentado de IA y aprendizaje automático para la interpretación de estudios de imágenes, que proporciona resultados en dentro de dos segundos.
En este sentido, un estudio que se está realizando en Suecia, publicado en The Lancet Oncology, también mostró resultados favorables en su primer corte de datos tanto en la detección de tumores como en su impacto en la reducción de tareas de los radiólogos. En la investigación, en la que participan 80 mil mujeres, las pacientes fueron divididas en dos grupos. En el primero, las mamografías fueron examinadas por dos radiólogos y en el segundo, por un sistema de IA (en este caso se utilizó la Traspasa sueca) y un radiólogo. Al ver los resultados, hubo una mejora del 20% en la detección de tumores dentro del segundo grupo. “El uso de IA no influyó en las tasas de falsos positivos, mientras que carga de trabajo de lectura de pantalla reducida a la mitad”, destacaron los investigadores.
“Los algoritmos de IA colaboran en todas las instancias del diagnóstico por imágenes”, afirman los expertos (Imagen Ilustrativa Infobae)
el doctor francisco terrier (MP 111.140), vicepresidente de la Sociedad Argentina de Mastología, destaca que “cualquier herramienta que pueda mejorar y acelerar el diagnóstico por imágenes es importante, ya que esta suele ser la vía inicial de diagnóstico. Como ocurre en otros campos de la mastología, lo ideal es que el desarrollo de nuevas herramientas sea rápido, pero al mismo tiempo siguiendo los pasos de la investigación y su validación precisa, para luego llegar a su utilización en la práctica clínica. El desarrollo de sistemas de IA no es ajeno a esta consideración, que se considera importancia fundamental para los tiempos venideros y ya ha iniciado este camino”.
IA y cáncer de mama en Argentina
Actualmente se aplican sistemas de inteligencia artificial para la interpretación de imágenes diagnósticas de cáncer de mama en más de 100 instituciones de salud en 20 países mundial. Y los avances en este campo no cesan. “Se están desarrollando más herramientas de aprendizaje automático para mejorar la precisión y eficiencia de la detección del cáncer de mama, lo que puede ayudar a salvar aún más vidas”, destacó la Dra. Sarquis durante su presentación en el Congreso SAM. El experto afirmó que estos desarrollos acompañan y potencian otros avances tecnológicos, como la tomografía por emisión de positrones y nuevas técnicas de imagen, que pueden permitir una detección aún más temprana.
Koios DS es un Software de IA con resultados en dos segundos
En Argentina, donde cada año se detectan 22 mil nuevos casos de cáncer de mama, el proceso para su utilización es incipiente. “Si bien ya se utiliza en varias instituciones, actualmente se encuentra en periodo de validación en servicios médicos. Está aprobado por la ANMAT, lo que permitiría su uso clínico”, afirmó el experto, quien animó su uso porque “con la aplicación de la IA en la práctica diaria lograremos mejoras en el buen uso de los recursos. Nuestro desafío es lograr mayor eficiencia en las herramientas de diagnóstico y menores costos en los procesos”.
el doctor Lucrecia Ballarino (MP 22311), especialista en diagnóstico por imagen y Director Médico del Instituto Oulton de Córdoba, agrega que “los algoritmos de IA colaboran en todas las instancias del diagnóstico por imagen, desde la asignación de turnos hasta la optimización del flujo de trabajo y la protección del equipo de desgaste, garantizan el control de calidad, ayudan al médico en la detección de lesiones, incluso para asesorar al médico remitente sobre la indicación”. También son muy utilizados en ecografía, como auxiliares en la caracterización de una lesión; y en mamografía, como auxiliares en la detección y segunda lectura. “Asimismo, la responsabilidad final del informe es del médico validador”, puntualiza.
“El futuro es hoy, la incorporación de herramientas de inteligencia artificial puede colaborar en la prevención e identificación temprana de tumores. A medida que avanza la tecnología, está claro que la IA puede convertirse en un copiloto confiable, pero los humanos deben mantenerse informados. Se necesita más investigación y estandarización para la implementación efectiva de la IA en la práctica clínica”, concluye el Dr. Sarquis.
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Source: pagasa.edu.vn