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.

Presenta Sitios para socios Información LinkXpress hp
Ingresar
Publique su anuncio con nosotros
GLOBETECH PUBLISHING LLC

Deascargar La Aplicación Móvil




Asistencia de IA mejora detección del cáncer de mama al reducir los falsos positivos

Por el equipo editorial de MedImaging en español
Actualizado el 20 May 2024
Imagen: La detección de cáncer de seno asistido por AI puede reducir las pruebas innecesarias (foto cortesía de Wustl)
Imagen: La detección de cáncer de seno asistido por AI puede reducir las pruebas innecesarias (foto cortesía de Wustl)

Radiólogos suelen detectar un caso de cáncer por cada 200 mamografías revisadas. Sin embargo, estas evaluaciones a menudo dan como resultado falsos positivos, lo que lleva a retiros innecesarios de los pacientes para pruebas adicionales, lo que no solo causa ansiedad en el paciente sino que también consume valiosos recursos médicos. Ahora, un nuevo estudio ha demostrado cómo la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la precisión de la detección del cáncer de mama al minimizar estos falsos positivos sin perder los verdaderos positivos.

El estudio realizado por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington en St. Louis (St. Louis, MO, EUA) y Whiterabbit.ai (Santa Clara, CA, EUA) se basa en su colaboración anterior para el desarrollo de un algoritmo de IA para ayudar a los radiólogos a evaluar la densidad mamaria en mamografías e identificar a las personas que podrían beneficiarse de exámenes de detección adicionales o alternativos. Whiterabbit.ai comercializa ese algoritmo como WRDensity después de recibir la autorización de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) en 2020.

En el estudio actual, el equipo desarrolló un algoritmo para identificar mamografías normales con una sensibilidad extremadamente alta. Luego realizaron una simulación con datos de pacientes para ver qué habría pasado si todas las mamografías de muy bajo riesgo se hubieran retirado de las placas de los radiólogos, permitiendo a los médicos centrarse en las exploraciones más cuestionables. Los resultados de esta simulación indicaron que tal enfoque reduciría la cantidad de llamadas innecesarias de pacientes para pruebas adicionales, pero mantendría la misma tasa de detección de cáncer.

"Al final del día, creemos en un mundo donde el médico es el superhéroe que encuentra el cáncer y ayuda a los pacientes a recorrer el camino que les espera", dijo Jason Su, cofundador y director de tecnología de Whiterabbit.ai. “La forma en que los sistemas de IA pueden ayudar es desempeñando un papel de apoyo. Al evaluar con precisión los aspectos negativos, puede ayudar a retirar el heno del pajar para que los médicos puedan encontrar la aguja más fácilmente. Este estudio demuestra que la IA puede ser potencialmente muy precisa a la hora de identificar exámenes negativos. Más importante aún, los resultados mostraron que automatizar la detección de negativos también puede generar un enorme beneficio en la reducción de falsos positivos sin cambiar la tasa de detección de cáncer”.

Enlaces relacionados:
WUSTL
Conejo Blanco.ai

X-ray Diagnostic System
FDX Visionary-A
Digital Radiographic System
OMNERA 300M
Biopsy Software
Affirm® Contrast
New
MRI System
nanoScan MRI 3T/7T

Canales

Ultrasonido

ver canal
Imagen: la herramienta basada en ultrasonido NEOSONICS identifica de forma no invasiva los casos de meningitis infantil (foto cortesía de Newborn Solution)

Herramienta no invasiva basada en ultrasonido detecta con precisión la meningitis infantil

La meningitis, una inflamación de las membranas que rodean el cerebro y la médula espinal, puede ser mortal en bebés si no se diagnostica y trata a tiempo. Incluso con tratamiento, puede dejar daños permanentes,... Más

Medicina Nuclear

ver canal
Imagen: la herramienta de diagnóstico podría mejorar las decisiones de diagnóstico y tratamiento para pacientes con infecciones pulmonares crónicas (foto cortesía de SNMMI)

Nueva técnica de PET específica para bacterias detecta infecciones pulmonares difíciles de diagnosticar

Mycobacteroides abscessus es una micobacteria de rápido crecimiento que afecta principalmente a pacientes inmunodeprimidos y a personas con enfermedades pulmonares preexistentes, como fibrosis... Más

Imaginología General

ver canal
Imágenes de resultado positivo en examen de detección de colonografía por TC en un hombre asintomático de 67 años (foto cortesía de Radiology)

La colonografía por TC supera a la prueba de ADN en heces para la detección del cáncer de colon

Dado que el cáncer colorrectal sigue siendo la segunda causa principal de muertes relacionadas con el cáncer a nivel mundial, la detección temprana mediante pruebas de cribado es fundamental... 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 © 2000-2025 Globetech Media. All rights reserved.