Detección cáncer de mama, ¿la IA más eficaz que la radialogía?
Google ha desarrollado un sistema de IA, Inteligencia Artificial, basado en un algoritmo que detecta con mayor precisión que los radiólogos el cáncer de mama
- 
				
				
		
Evidencia científica y nuevos protocolos
 - 
Piel radiante y sin manchas todo el verano con Ultra-Summer de Cynosure Lutronic
Ultra-Summer de Cynosure Lutronic se posiciona como el tratamiento de referencia para el verano. Corrige y previene el fotoenvejecimiento con eficacia y seguridad en todos los fototipos
 - 
Tu piel en su mejor versión: remodela, hidrata y previene sin cirugía
Belleza natural con Profhilo Synergy, Hydrafacial y neuromoduladores en el Institut Dra. Natalia Ribé
 - 
Expertos internacionales se reunirán en Costa Rica para debatir avances en medicina antienvejecimiento
Del 28 al 31 de mayo, Costa Rica será epicentro de la medicina estética con el Congreso Internacional ACCOLME 2025. Expertos y marcas líderes se reunirán para presentar lo último en innovación y terapias antiaging
 - 
Inflammaging: 'Rejuvenecer sin modular la inflamación es maquillar el problema'
Durante el 52º Congreso Nacional de la AEDV, el Dr. Vicent Alonso, Coordinador del GEDET, habla sobre cómo tratar el inflammaging mediante láser y otras fuentes de luz
 - 
Retoque de labios: qué hacer para que quede bien (y cuando no queda bien)
El relleno de labios es muy demandado, sobre todo entre menores de 26 años. El Dr. Angelo Lentino, médico estético de Croma, explica cómo lograr un resultado natural y qué hacer si no se consigue
 
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 mamografías.
Estos hallazgos, publicados en la revista científica 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 clínica 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 mamografías 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 mamografía.
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 mamografías 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 podría ahorrar hasta un 88% de la carga de trabajo del segundo radiólogo. El equipo espera que esta tecnología pueda algún día servir como una "segunda opinión" para los diagnósticos de cáncer.
				Recomendamos











	
	
	
	
	
	

