La compartición de datos puede mejorar la inteligencia artificial en la investigación con imágenes de mama
- Buda M & al.
- JAMA Netw Open
- Univadis
- Clinical Summary
Punto clave
- Un gran conjunto de datos de imágenes de tomosíntesis digital de mama (TDM) debería contribuir a hacer avanzar los algoritmos de inteligencia artificial utilizados para las imágenes del cáncer de mama.
Por qué es importante
- El conjunto de datos puede aprovecharse en futuras investigaciones con imágenes de mama.
Diseño del estudio
- En este estudio diagnóstico, se evaluaron 16 802 exploraciones mediante TDM con al menos 1 vista de reconstrucción.
- Los datos se dividieron de forma aleatoria en conjuntos de entrenamiento (4838 estudios de 4362 pacientes), de validación (312 estudios de 280 pacientes) y de prueba (460 estudios de 418 pacientes) de una manera que garantizaba que no se produjera ningún solapamiento de pacientes entre los subgrupos.
- Financiación: Institutos Nacionales de Salud (National Institutes of Health, NIH) estadounidenses.
Resultados clave
- Se puso a disposición pública un conjunto de datos de estudios mediante TDM que contenían 22 032 volúmenes de TDM reconstruidos de 5060 pacientes.
- Los estudios se dividieron en tipos: estudios normales (91,4 %), estudios aprovechables que requerían imágenes adicionales, pero no biopsia (5,0 %), estudios con biopsia benigna (2,0 %) y estudios en los que se detectó cáncer (1,6 %).
- El algoritmo alcanzó una sensibilidad basada en la mama del 65 %.
Limitaciones
- El conjunto de datos no incluye anotaciones por calcificaciones ni microcalcificaciones.
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