DeepHealth publicó un interesante resultado de investigación en la reciente reunión anual del Colegio Americano de Radiología: la inteligencia artificial ha mejorado significativamente la tasa de detección del cáncer de mama. El estudio se basó en un año de datos de detección de 747.604 mujeres y utilizó un software de diagnóstico asistido por IA aprobado por la FDA. Los resultados de la investigación muestran que la detección asistida por IA aumentó la tasa de detección de cáncer de mama en un 21% y la tasa general de detección de cáncer aumentó en un 43%. Aunque la investigación también señala que parte del aumento en la tasa de detección puede estar relacionada con el sesgo de selección, el papel de la IA en la mejora de la tasa de recuerdo de exámenes de imágenes adicionales sigue siendo significativo.
Según los resultados del estudio, las mujeres que recibieron exploraciones mejoradas con IA tuvieron una tasa de detección de cáncer de mama un 21% más alta que las mujeres que no usaron IA. El estudio involucró una muestra de 747.604 mujeres y los datos cubrieron un año de detección de cáncer de mama.
Nota sobre la fuente de la imagen: la imagen es generada por AI y el proveedor de servicios de autorización de imágenes Midjourney
Las investigaciones muestran que las mujeres que participaron en el programa de detección de IA tuvieron una tasa general de detección de cáncer un 43% más alta que las que no participaron. Este resultado atrajo la atención generalizada de los expertos que asistieron a la reunión. Cabe señalar que algunos participantes optaron por utilizar "software de inteligencia artificial que cumple con los estándares de la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA)" por su propia cuenta. Este software sirve como un "segundo par de ojos" para ayudar a los radiólogos a detectar anomalías con mayor precisión. en imágenes.
Aunque el estudio encontró un aumento significativo en las tasas de detección, los investigadores también observaron que el aumento del 22 % en la detección general del cáncer puede estar relacionado con una mayor propensión de los pacientes de mayor riesgo a participar en el procedimiento, lo que sugiere un sesgo de selección. Sin embargo, las conclusiones del estudio siguen siendo alentadoras: el uso de la IA mejoró el rendimiento de detección en un 21 %, especialmente al mejorar la tasa de recuperación de exámenes de imágenes adicionales.
Actualmente, el equipo de investigación de DeepHealth dijo que planean cuantificar aún más los beneficios específicos de la IA en la detección del cáncer de mama mediante ensayos controlados aleatorios. El resultado de esta investigación no solo proporciona nuevas ideas para la detección temprana del cáncer de mama, sino que también proporciona datos valiosos para futuras aplicaciones de inteligencia artificial en el campo de la radiología.
Con el desarrollo de la ciencia y la tecnología, las perspectivas de aplicación de la IA en el campo médico son cada vez más amplias. Los investigadores esperan que con esta tecnología, más mujeres puedan detectar el cáncer de mama en una etapa temprana, aumentando así la tasa de curación y reduciendo los riesgos para la salud causados por el cáncer en etapa tardía.
Destacar:
? **La tecnología de IA mejora la tasa de detección**: las investigaciones muestran que la tasa de detección de cáncer de mama en mujeres que utilizan la mejora de la IA aumentó en un 21%
? **Aumento significativo en las tasas generales de detección de cáncer** Las mujeres que participaron en el programa de detección de IA tuvieron tasas generales de detección de cáncer un 43 % más altas que las que no participaron.
? **Plan de investigación futuro**: el equipo de investigación llevará a cabo un ensayo controlado aleatorio para cuantificar con mayor precisión el efecto de detección de la IA.
Este estudio proporciona pruebas sólidas de la aplicación de la IA en el campo del diagnóstico por imágenes médicas. También indica que la IA desempeñará un papel cada vez más importante en la detección temprana del cáncer en el futuro y contribuirá a mejorar las tasas de supervivencia de los pacientes. Se espera que ensayos controlados aleatorios posteriores puedan verificar aún más el valor de la aplicación práctica de la tecnología de IA.