Programas de cribado de cáncer e inteligencia artificial
- Laura Collada Ali
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Resultados fundamentales
- En esta revisión se describen los fundamentos de los sistemas de inteligencia artificial y se aporta una panorámica de sus posibles aplicaciones en el marco de los programas de cribado de mama.
Los programas poblacionales de detección precoz del cáncer de mama contribuyen eficazmente a la reducción de la mortalidad debida a esta patología. Estos programas usan la mamografía para el seguimiento de las mujeres invitadas a participar.
La mamografía digital posibilitó el desarrollo de sistemas de diagnóstico asistido por ordenador (CAD) con importantes expectativas para reducir la carga de trabajo de los radiólogos participantes en dichos programas. Distintas investigaciones evidenciaron la obtención de un número importante de falsos positivos con los CAD. La creciente implementación de sistemas basados en inteligencia artificial ha propiciado el desarrollo de investigaciones sobre su rendimiento en mamografía que muestran su superioridad frente a los CAD tradicionales.
Existen en la actualidad numerosas publicaciones a nivel internacional que abordan este tema. Entre ellas:
- Le EPV, Wang Y, Huang Y, Hickman S, Gilbert FJ. Artificial intelligence in breast imaging. Clin Radiol. 2019 May;74(5):357-366. doi: 10.1016/j.crad.2019.02.006. Epub 2019 Mar 18. PMID: 30898381.
- Rodriguez-Ruiz A, Lång K, Gubern-Merida A, Teuwen J, Broeders M, Gennaro G, Clauser P, Helbich TH, Chevalier M, Mertelmeier T, Wallis MG, Andersson I, Zackrisson S, Sechopoulos I, Mann RM. Can we reduce the workload of mammographic screening by automatic identification of normal exams with artificial intelligence? A feasibility study. Eur Radiol. 2019 Sep;29(9):4825-4832. doi: 10.1007/s00330-019-06186-9. Epub 2019 Apr 16. PMID: 30993432; PMCID: PMC6682851.
- Geras KJ, Mann RM, Moy L. Artificial Intelligence for Mammography and Digital Breast Tomosynthesis: Current Concepts and Future Perspectives. Radiology. 2019 Nov;293(2):246-259. doi: 10.1148/radiol.2019182627. Epub 2019 Sep 24. PMID: 31549948; PMCID: PMC6822772.
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