Lectura capacitada por IA aumenta la exactitud de la mamografía

El software fue diseñado para detectar y caracterizar automáticamente lesiones de tejidos blandos y calcificaciones en mamografías y evaluar su probabilidad de malignidad, utilizando algoritmos entrenados en grandes bases de datos de biopsias, ejemplos probados de cáncer de mama, lesiones benignas y tejido normal. La plataforma incluye un servidor de procesamiento y una interfaz web.

Los resultados del análisis se presentan en un informe resumido que caracterizó la sospecha de cada lesión puntuada en una escala del uno al diez, siendo uno el que menos probabilidades tenía de revelar malignidad y diez el que tenía más probabilidad. Inicialmente, solo se marcan los hallazgos más sospechosos (un puntaje MammoScreen igual o mayor a cinco) para limitar el número de hallazgos que se deben revisar. El puntaje de nivel de sospecha se expresa al nivel de hallazgo, para cada seno y en general para la mamografía.

“Creemos que MammoScreen proporcionará una confirmación rápida y confiable de las sospechas de los radiólogos mientras leen”, dijo Matthieu Leclerc-Chalvet, director ejecutivo de Therapixel. “Esta solución de IA proporcionará una evaluación más segura por parte de los radiólogos y una garantía más rápida de que las mujeres se practiquen exámenes de detección de cáncer de mama, lo que dará como resultado un flujo de trabajo más eficiente y costos reducidos para el sistema de salud”.

El diagnóstico asistido por computadora se refiere a la cuantificación integral de los fenotipos tumorales mediante la extracción de una gran cantidad de características de imágenes cuantitativas para la minería de datos y la medicina de precisión. En los últimos años, se ha utilizado la IA para extraer con éxito una variedad de características clínicamente relevantes, fusionándolas en firmas digitales para estimar la probabilidad de malignidad de las lesiones de cáncer de mama identificadas.

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