Utilizamos cookies para comprender de qué manera utiliza nuestro sitio y para mejorar su experiencia. Esto incluye personalizar el contenido y la publicidad. Para más información, Haga clic. Si continua usando nuestro sitio, consideraremos que acepta que utilicemos cookies. Política de cookies.

Please note that the MedImaging website is also available in a complete English version
Presenta Sitios para socios Información LinkXpress
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




IA ayuda a radiólogos generales a lograr un rendimiento de nivel de especialista en interpretación de mamografías

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 13 Mar 2024
Print article
Imagen: Saige-DX es un sistema de IA categórico personalizado diseñado para ayudar en la detección del cáncer de mama (Fotografía cortesía de DeepHealth)
Imagen: Saige-DX es un sistema de IA categórico personalizado diseñado para ayudar en la detección del cáncer de mama (Fotografía cortesía de DeepHealth)

El cáncer de mama, que afecta a una de cada ocho mujeres a lo largo de su vida, se vuelve mucho más tratable cuando se detecta a tiempo. La tasa de supervivencia relativa a cinco años para el cáncer de mama en etapa 1 es un alentador 99 %, lo que destaca la importancia de la detección temprana. Ahora, una investigación innovadora revela que una tecnología avanzada de inteligencia artificial (IA), diseñada para mamografía, puede mejorar significativamente la detección y el diagnóstico tempranos del cáncer de mama al permitir que los radiólogos generales se desempeñen al nivel de los especialistas.

Saige-Dx de DeepHealth (Los Ángeles, CA, EUA) es un sistema de IA categórico personalizado que detecta automáticamente lesiones sospechosas en mamografías, asignando un nivel de sospecha a cada hallazgo y al caso completo. En un estudio fundamental realizado por DeepHealth, se evaluaron las habilidades interpretativas de 18 médicos, incluidos especialistas en mama y radiólogos generales. Los investigadores analizaron 240 tomosíntesis digitales de mama recopiladas retrospectivamente en busca de indicadores de cáncer. Al utilizar Saige-DX, cada radiólogo demostró una capacidad mejorada para interpretar mamografías. Su precisión diagnóstica promedio, medida por el área bajo la curva característica operativa del receptor, mejoró de 0,87 a 0,93 con la ayuda de la IA.

La mejora fue significativa en ambos grupos de radiólogos: los radiólogos generales agregaron 0,08 a su puntuación de precisión y los especialistas mejoraron en 0,05. Este rendimiento mejorado fue consistente en diversas características del cáncer, como el tipo y tamaño de la lesión, y en todos los subgrupos de pacientes, incluidas diferentes razas y etnias, edades y densidades mamarias. Los investigadores atribuyen este éxito al diseño del sistema de IA, que aborda específicamente casos desafiantes. El algoritmo se entrenó utilizando un conjunto de datos que incluía cánceres que los radiólogos previamente habían pasado por alto en entornos clínicos. Además, el uso mínimo de "cuadros delimitadores" por parte de Saige-Dx para marcar imágenes de mama probablemente evitó que los radiólogos se sintieran abrumados por marcas excesivas, un problema común con herramientas de diagnóstico asistido por computadora menos precisas.

"El rendimiento medio de los radiólogos generales con IA superó al de los especialistas en imágenes mamarias sin ayuda de IA, lo que sugiere que el software de IA podría ayudar a las pacientes a recibir interpretaciones de nivel de especialista para su mamografía de detección, incluso si las interpreta un radiólogo general", señalaron los investigadores. "Los beneficios del uso de la IA no se limitan a los radiólogos generales, ya que los especialistas también mostraron un mejor rendimiento".

"En conclusión, nuestros resultados muestran que los radiólogos generales pueden lograr un desempeño de nivel de especialista al interpretar mamografías de detección DBT con la ayuda de IA y que los especialistas pueden lograr un desempeño aún mayor (mayor sensibilidad y especificidad) en una población diversa con múltiples tipos de cáncer", afirmó Jiye G. Kim, PhD, directora de estudios clínicos de DeepHealth.

Miembro Oro
Solid State Kv/Dose Multi-Sensor
AGMS-DM+
New
Illuminator
Trimline Basic
New
Ultrasound System
Voluson Signature 18
New
Ultrasound Color LCD
U156W

Print article

Canales

RM

ver canal
Imagen: PET/MRI puede clasificar con precisión a los pacientes con cáncer de próstata (foto cortesía de 123RF)

PET/MRI mejora la precisión diagnóstica en pacientes con cáncer de próstata

El Sistema de datos e informes de imágenes de próstata (PI-RADS) es una escala de cinco puntos para evaluar el potencial de cáncer de próstata en imágenes de resonancia... Más

Ultrasonido

ver canal
Imagen: Diagrama esquemático del sistema de administración de fármacos de nanopartículas estimulados por ultrasonido para la terapia de biopelícula (foto cortesía de BIO Integration))

Nueva nanopartícula activada por ultrasonido elimina la biopelícula y la infección bacteriana

Las biopelículas, formadas por bacterias que se agregan en densas comunidades para protegerse contra las duras condiciones ambientales, contribuyen de manera importante a diversas enfermedades infecciosas.... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: El sistema de IA utiliza imágenes de gammagrafía para el diagnóstico temprano de amiloidosis cardíaca (Fotografía cortesía de 123RF)

Sistema de IA detecta de forma automática y confiable amiloidosis cardíaca mediante imágenes de gammagrafía

La amiloidosis cardíaca, una afección caracterizada por la acumulación de depósitos anormales de proteínas (amiloide) en el músculo cardíaco, afecta gravemente... Más

Imaginología General

ver canal
Imagen: El modelo de aprendizaje automático Tyche podría ayudar a capturar información crucial. (Foto cortesía de 123RF)

Nuevo método de IA captura la incertidumbre en imágenes médicas

En el campo de la biomedicina, la segmentación es el proceso de anotar píxeles de una estructura importante en imágenes médicas, como órganos o células. Los modelos de Inteligencia Artificial (IA) se utilizan... Más

TI en Imaginología

ver canal
Imagen: La nueva Medical Imaging Suite hace que los datos de imágenes de atención médica sean más accesibles, interoperables y útiles (Fotografía cortesía de Google Cloud)

Nueva suite de imágenes médicas de Google Cloud hace los datos de imágenes médicas más accesibles

Las imágenes médicas son una herramienta fundamental que se utiliza para diagnosticar a los pacientes, y cada año se escanean miles de millones de imágenes médicas en... Más
Copyright © 2000-2024 Globetech Media. All rights reserved.