Investigadores estadounidenses desarrollaron un software que ofrece resultados con 94% de coincidencia

Océano Medicina

La densidad mamaria puede ser un factor que dificulte la identificación de los síntomas del cáncer en pacientes que se realizan la mamografía. Con la intención de ofrecer un diagnóstico radiológico más rápido y preciso de esta condición, que permita estar alertas ante el riesgo de tumores ocultos, investigadores estadounidenses han desarrollado un  algoritmo de Inteligencia Artificial que ha ofrecido resultados alentadores en el análisis del tejido mamario denso con radiografías.

El software fue desarrollado en conjunto por investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts (MGH), quienes realizaron un estudio clínico con la finalidad de comprobar la eficiencia de la plataforma.

Los resultados fueron publicados en la revista Radiology, donde se plantea que esta herramienta sería de gran utilidad para los radiólogos quienes podrían obtener con este apoyo  resultados más concretos en casos complejos y de alta densidad mamaria.

Esta noticia, que facilitaría la labor de estos profesionales, fue difundida poco antes de la celebración del Día Internacional del Radiólogo, fecha que se conmemora cada 8 de noviembre con la intención de visibilizar la importancia de la disciplina e impulsar el desarrollo de nuevas técnicas y herramientas asociadas al diagnóstico en radiología.

La autora principal del estudio sobre la plataforma de AI, Constance D. Lehman, declaró a la agencia Europa Press que actualmente “dependemos de la evaluación cualitativa humana de la densidad mamaria, y ese enfoque tiene fallos significativos” por lo que “necesitamos una herramienta más precisa”.

Ante ese panorama, en alianza con la experta en inteligencia artificial Regina Barzilay, profesora de Ciencias de la Computación e Ingeniería Eléctrica en el Instituto de Tecnología de Massachusetts en Cambridge, desarrollaron en equipo un algoritmo que pueda medir automáticamente la densidad mamaria a partir de imágenes radiológicas captadas en mamografías.

Metodología

Para nutrir al sistema, se utilizaron miles de mamografías digitales de alta calidad que formaban parte de los registros del MGH, con la intención de que el programa pudiera aprender síntomas y encontrar indicadores que permitieran que el algoritmo fuera implementado en la práctica clínica.

Una vez cubierto ese paso, se realizó una prueba en la cual se tomó una muestra de 10.763 mamografías que fueron revisadas por ocho radiólogos después de haber sido evaluadas también por el modelo de inteligencia artificial. El resultado arrojó una coincidencia de 94% en las decisiones sobre si los tejidos eran densos o no.

Lehman le aseguró a la agencia que tanto ella como su equipo se encuentran “encantados con los resultados”.

Además, informó que, a partir de ese estudio, el Hospital General de Massachusetts decidió empezar a implementar el algoritmo de aprendizaje profundo, pero teniendo siempre en cuenta que la palabra final la tienen los profesionales de la radiología. Según describió, el sistema “procesa todas nuestras mamografías de detección y proporciona la densidad, que es aceptada o rechazada por los radiólogos”.

Desde enero de este año, el algoritmo ha analizado en ese centro de salud unas 16 mil imágenes de forma exitosa, y ha sido reconocida como una herramienta que permite la colaboración entre los profesionales de la salud y la informática, en búsqueda de resultados cada vez  más prolijos en el diagnóstico de los pacientes.

Para Lehman, en los tiempos que corren, es fundamental “contar con radiólogos y otros médicos que comprendan las necesidades apremiantes de nuestros pacientes y puedan asociarse con científicos informáticos expertos en IA. Esa es la colaboración que va a hacer avanzar al campo”.

Referencias:

1. From Diagnosis to Treatment. Mass General, 2018.
2. Who We Are. MGH & BWH CENTER FOR CLINICAL DATA SCIENCE, 2018.

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