Inteligencia artificial: crean un software para identificar el cáncer de mama
Según la investigación que lo respalda, el desarrollo permite identificar un 20 por ciento más de tumores. De implementarse, podría mejorar la sobrevida y reducir el trabajo de los especialistas que evalúan y reportan la enfermedad.
Desde diciembre, con la irrupción del Chat GPT y otras aplicaciones conversacionales que funcionan con aprendizaje automático, la Inteligencia Artificial (IA) protagoniza la escena pública. Y sus ventajas para el campo de la salud se comunican en cascada. La novedad, esta vez, se vincula con la creación de un programa que tiene la capacidad de identificar un 20 por ciento más de tumores y reducir el trabajo de los radiólogos en la detección del cáncer de mama. Los resultados de la investigación que respalda el desarrollo tecnológico son prometedores y fueron publicados en la revista The Lancet Oncology. Sencillamente, reportar la enfermedad a tiempo salva vidas.
En el ensayo presentado en Suecia, 80 mil mujeres sanas fueron reclutadas y divididas en dos grupos. Como parte de la prueba, todas se realizaron mamografía, sin embargo, mientras que el testeo de las voluntarias del primer grupo fue realizado a partir del cotejo de dos radiólogos (como recomiendan las guías clínicas europeas); los datos que correspondía al segundo fueron evaluados por el sistema de IA y cotejada por un solo radiólogo. Es decir la tradicional doble opinión humana (de al menos dos colegas que evalúan la situación), se diferenció de un análisis realizado por el software y el chequeo de un solo radiólogo.
Como resultado, el examen de las pruebas médicas habilitó la detección de 244 mujeres con cáncer en el grupo con apoyo de la IA y 203 en el grupo control. En concreto, la utilización del sistema de IA logró el reporte de un 20 por ciento más de tumores. Además, la tasa de falsos positivos (cuando se detecta cáncer de manera equivocada) fue similar en ambos casos. De manera complementaria, en los próximos dos años el equipo comparará la tasa de cánceres que si bien escaparon a la detección en uno y otro grupo, luego fueron diagnosticados.
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