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Un software de aprendizaje automático para el cribado de cáncer de mama recibe la marca CE

Por el equipo editorial de HospiMedica en español
Actualizado el 24 Oct 2018
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Imagen: El software de detección de cáncer de mama está diseñado para localizar el cáncer en una etapa más temprana, así como para reducir la dosis de radiación y el número de biopsias invasivas (Fotografía cortesía de iStock).
Imagen: El software de detección de cáncer de mama está diseñado para localizar el cáncer en una etapa más temprana, así como para reducir la dosis de radiación y el número de biopsias invasivas (Fotografía cortesía de iStock).
Un software nuevo para el cribado de cáncer de mama basado en el aprendizaje profundo ha recibido la marca CE y se lanzará dentro de los sistemas sanitarios del Servicio Nacional de Salud (NHS) del Reino Unido y de los países europeos. El software ha sido desarrollado por Kheiron Medical Technologies (Londres, Reino Unido), una empresa nueva que combina métodos novedosos de aprendizaje profundo, ciencia de datos y experiencia en radiología para permitir diagnósticos diseñados para detectar cánceres y mejorar los resultados de las pacientes.

El aprendizaje profundo utiliza redes neuronales artificiales potentes y computación de alto rendimiento para analizar imágenes médicas complejas con precisión. El software de cribado de cáncer de mama de Kheiron tiene como objetivo facilitar una detección más eficiente y exacta del cáncer de mama en una etapa más temprana de la enfermedad y reducir el número de mujeres a quienes les practican incorrectamente biopsias invasivas, las someten a radiación innecesaria y pueda detectar más cánceres en las etapas iniciales cruciales. En un estudio clínico multicéntrico independiente para evaluar su desempeño antes de enviarlo para la aprobación de la marca CE, el software de aprendizaje profundo demostró indicaciones de desempeño por encima de las referencias nacionales promedio para los radiólogos que hacen detección primaria para el cáncer de mama.

Con la aprobación reglamentaria de la CE, los proveedores de atención médica en Europa ahora podrán utilizar el software de detección de cáncer de mama de Kheiron como un segundo lector de imágenes mamográficas en un sitio dedicado a la detección del cáncer de mama. Los médicos podrán recibir los resultados en cuestión de segundos, directamente en sus flujos de trabajo existentes, incorporando el apoyo a la decisión de retiro de casos y la localización de lesiones. Al utilizar el software como un segundo lector, el exceso de trabajo del personal clínico sobrecargado en todas los sitios de detección primaria potencialmente se reducirá, lo que les permitirá centrarse en otras modalidades y tareas más complejas. Además, la marca CE permitirá realizar una selección inteligente de los estudios de imagenología antes de la revisión, lo que permitirá a los radiólogos priorizar los estudios según los hallazgos del algoritmo.

"Con la escasez de personal de radiología del Reino Unido en el centro de atención, la aprobación regulatoria podría posicionar al Reino Unido y Europa como los primeros adoptantes de la IA a escala", dijo el Dr. Christopher Austin, Director Médico de Kheiron. "Los programas nacionales europeos de detección primaria para el cáncer de mama ahora pueden tomar la iniciativa y demostrar cómo aprovechar las tecnologías de aprendizaje automático de alta calidad, probadas y seguras para ejecutar programas de cribado de manera mejor, más inteligente y más rentable para millones de mujeres".

"Estos son tiempos emocionantes para la comunidad de la imagenología mamaria y, en particular, para la detección primaria del cáncer mamario", dijo la Dra. Nisha Sharma, Directora de Cribado de Mama y Jefe Clínica de Mama en los Hospitales del Servicio Nacional de Salud en la universidad de Leeds y Secretaria de la Sociedad Británica de Imagenología de la Mama. "Un software como este tendrá un impacto significativo en el manejo de la escasez de mano de obra mundial en mamografía al aumentar la lectura única y garantizar que la sensibilidad y la especificidad de la doble lectura se mantengan y mejoren al menos. Esto reforzaría el objetivo de que las herramientas de aprendizaje profundo están ahí para apoyar al clínico y trabajar junto a ellos".

Enlace relacionado:
Kheiron Medical Technologies


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