Investigadores de la Universidad de Washington (Seattle, WA,
EUA) y la Universidad de California (Los Ángeles, CA; EUA) desarrollaron un
sistema de inteligencia artificial (IA) que podría ayudar a los patólogos a
leer biopsias con mayor exactitud y conducir a una mejor detección y
diagnóstico del cáncer de mama. El nuevo algoritmo puede interpretar imágenes
de biopsias de tejido mamario para diagnosticar el cáncer de mama con la misma
exactitud o incluso mejor, que un patólogo experimentado, dependiendo de la
tarea.
En 2015, un estudio de la facultad de medicina de la
Universidad de Washington descubrió que los patólogos a menudo no estaban de
acuerdo con la interpretación de las biopsias de mama, que se realizan en
millones de mujeres cada año. El estudio reveló que se produjeron errores de
diagnóstico en aproximadamente una de cada seis mujeres que tenían un tipo no
invasivo de cáncer de mama llamado “carcinoma ductal in situ”. Además, se
dieron diagnósticos incorrectos en aproximadamente la mitad de los casos de
biopsia con células anormales que se asocian con un mayor riesgo de cáncer de
mama, una afección llamada atipia de mama.
Los investigadores razonaron que la IA podría proporcionar
lecturas más exactas consistentemente, ya que utiliza un gran conjunto de datos
que hace posible que el sistema de aprendizaje automático reconozca patrones
asociados con el cáncer que son difíciles de ver para los médicos. Después de
estudiar las estrategias utilizadas por los patólogos durante las
interpretaciones de biopsias de seno, el equipo desarrolló métodos de análisis
de imágenes para abordar estos desafíos. Los investigadores introdujeron 240
imágenes de biopsias de seno en una computadora, entrenándola para reconocer
patrones asociados con varios tipos de lesiones de mama, que van desde lesiones
no cancerosas y atipias hasta carcinoma ductal in situ y cáncer de seno
invasivo. Los diagnósticos correctos se determinaron por consenso entre tres
patólogos expertos.
Luego, los investigadores probaron el sistema comparando sus
lecturas con diagnósticos independientes realizados por 87 patólogos
estadounidenses en ejercicio que interpretaron los mismos casos. El algoritmo
estuvo cerca de funcionar tan bien como los médicos humanos para diferenciar el
cáncer del no cáncer. Sin embargo, el algoritmo superó a los médicos en
diferenciar el carcinoma ductal in situ de la atipia, diagnosticando
correctamente las biopsias de cáncer de mama preinvasivas aproximadamente el
89% de las veces, en comparación con el 70% para los patólogos. Los
investigadores ya comenzaron a trabajar en la capacitación del sistema para
diagnosticar el cáncer de piel.
“Estos resultados son
muy alentadores”, dijo la coautora del estudio, la Dra. Joann Elmore, profesora
de medicina de la facultad de medicina David Geffen de la UCLA, que
anteriormente era profesora de medicina interna en la facultad de medicina de
la Universidad de Washington. “Hay poca exactitud entre los patólogos
practicantes en los Estados Unidos cuando se trata del diagnóstico de atipias y
carcinomas ductales in situ y el método automatizado basado en computadora es
muy prometedor”.
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Fuente: Por el equipo editorial de HospiMedica en español
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