Nuevos estudios demuestran cómo la IA puede personalizar y optimizar la detección del cáncer de mama

Los últimos estudios presentados por Volpara Health (Wellington, Nueva Zelanda) encontraron que la combinación del sistema de detección asistido por computadora de IA Transpara con la evaluación de la densidad volumétrica de Volpara condujo a una mejor eficacia de detección para mujeres con tejido mamario denso en comparación con una doble lectura tradicional realizada por radiólogos. Los estudios también encontraron que el uso de Tyrer-Cuzick con evaluación de densidad volumétrica de Volpara Scorecard para identificar y clasificar a pacientes de riesgo intermedio y alto para ecografía mejoró la tasa de detección de cáncer en comparación con la mamografía bienal tradicional. Además, los estudios encontraron que el uso del software Volpara Analytics para evaluar el desempeño del radiólogo mejoró la calidad, independientemente del nivel de experiencia.

La investigación incluyó cribado personalizado y estudios de optimización, como los ensayos DENSE1, TOMMY2 y To-Be3, y los estudios PROCAS I/II4 y KARMA5. Un buen ejemplo, el ensayo DENSE, utilizó el producto de densidad volumétrica TruDensity de Volpara para identificar a las mujeres con senos extremadamente densos en su ensayo controlado aleatorizado de resonancia magnética complementaria que ayudó a dar forma a las últimas recomendaciones de detección de la Sociedad Europea de Imagenología de Seno. Las recomendaciones sugieren que se debe informar la densidad a todas las mujeres que se someten a una mamografía y que las mujeres de 50 a 70 años con senos extremadamente densos deben realizarse una resonancia magnética.

"Aumentar nuestra comprensión del riesgo, la detección y la prevención del cáncer de mama es esencial para garantizar que cada paciente reciba la atención adecuada en el momento adecuado", dijo Teri Thomas, directora ejecutiva de Volpara.

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