Cómo la inteligencia artificial “supera a médicos” en el diagnóstico de cáncer de mama

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LONDRES—–El uso de inteligencia artificial puede ser más preciso que los médicos para diagnosticar el cáncer de mamas a partir del estudio de imágenes de rayos X, según indica una investigación publicada en la revista Nature.

Un equipo internacional, que incluye investigadores de Google Health y del Imperial College de Londres, diseñó un sistema informático de inteligencia artificial (AI, por sus siglas en inglés) con el uso de mamografías realizadas a casi 29.000 personas.

El algoritmo fue capaz de ofrecer mejores resultados en la lectura de las imágenes que médicos radiólogos, al encontrar casos de cáncer que los expertos no habían detectado y, al mismo tiempo, ignorar “falsos positivos”, en lo cuales los médicos habían dado erradamente la alerta por la presencia de posibles tumores.

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De acuerdo con la investigación, el sistema de AI ofreció resultados tan buenos como los que se consiguen con el trabajo conjunto de dos médicos especialistas.

Diagnóstico más acertado

El estudio utilizó mamografías de mujeres de Reino Unido y de Estados Unidos.

En la actualidad, en el Servicio de Salud Británico (NHS, por sus siglas en inglés) los rayos X de cada mujer son analizados por dos médicos radiólogos para llegar a un diagnóstico. En aquellos casos en los cuales estos no coinciden, un tercer médico hace una valoración de las imágenes.

En la investigación publicada por Nature, el sistema de AI utilizó imágenes anónimas, de tal forma que las mujeres no pudieran ser identificadas.

Así, a diferencia de los doctores que tienen acceso al historial médico de las pacientes, el algoritmo trabajó solamente con las imágenes de rayos X.

En los resultados se reveló que el sistema de AI ofreció resultados tan buenos como los que se consiguen cuando dos expertos estudian las mamografías.

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Y, de hecho, logró mejores diagnósticos que los que se consiguen cuando es un único médico el que evalúa las imágenes, pues se registró una reducción de 1,2% en los casos de falsos positivos (cuando una mamografía es catalogada de forma incorrecta como anormal) y de 2,7% en los falsos negativos (cuando los médicos no logran detectar un cáncer existente).

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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