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Según un estudio británico, una técnica de inteligencia artificial (IA) desarrollada por Google ha proporcionado una mayor precisión que los radiólogos para identificar los cánceres de mama a partir de imágenes de mamografÃas.
Estos hallazgos, publicados en la revista cientÃfica Nature, "sugieren que estamos desarrollando una herramienta que puede ayudar a los médicos a identificar el cáncer de mama con mayor precisión", dice el Dr. Dominic King, jefe del Reino Unido en Google Salud, y coautor de este estudio.
"Se necesitan más ensayos, validación clÃnica y aprobaciones regulatorias antes de que esto pueda comenzar a marcar la diferencia para los pacientes, pero estamos comprometidos a trabajar con nuestros socios para lograr este objetivo", añade el investigador en un comunicado de prensa del Imperial College de Londres.
Esta técnica de inteligencia artificial (IA) derivada de la investigación de Google se basa en un modelo matemático, un algoritmo. Fue entrenado, alimentado, con casi 29.000 imágenes de mamografÃas de Gran Bretaña y en menor medida de los Estados Unidos. Los expertos tuvieron acceso a la historia del paciente al interpretar imágenes de rayos X, mientras que la IA sólo tuvo acceso a la última mamografÃa.
La IA mostró una reducción en la proporción de casos en los que el cáncer se detectó incorrectamente, en un 5,7% en las imágenes estadounidenses estudiadas y en un 1,2% en los británicos. El algoritmo también redujo el porcentaje de diagnósticos perdidos en un 9,4% entre las imágenes estadounidenses y un 2,7% entre los de Gran Bretaña.

Servir como "segunda" opinión
"Cuanto antes identifiques el cáncer de mama, mejor para el paciente", dijo Dominic King, jefe de Google Health, a La AFP. En los Estados Unidos, sólo se realiza una lectura de las imágenes de cribado, mientras que en el Reino Unido, las mamografÃas ofrecidas a mujeres de entre 50 y 71 años son examinadas por dos radiólogos. Este es también el caso en el contexto de la proyección organizada ofrecida en Francia a mujeres de entre 50 y 74 años.
El equipo de Google Health también llevó a cabo experimentos comparando la decisión del ordenador con la del primer radiólogo lector. Si los dos diagnósticos eran coherentes, el caso se marcaba como resuelto. Sólo en caso de resultados discordantes se le pidió al dispositivo que se comparara con la decisión del segundo lector.
El estudio de King y sus colegas muestra que el uso de la IA para verificar el diagnóstico del primer radiólogo lector humano podrÃa ahorrar hasta un 88% de la carga de trabajo del segundo radiólogo. El equipo espera que esta tecnologÃa pueda algún dÃa servir como una "segunda opinión" para los diagnósticos de cáncer.

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