sábado 25 junio, 2022
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IA muestra potencial en los programas de detección del cáncer de mama

La IA es una herramienta prometedora como segundo lector para la detección del cáncer de mama en los programas de detección del cáncer de mama basados ​​en la población.

Los investigadores compararon datos de casi 123.000 exámenes realizados en más de 47. 000 mujeres en cuatro instalaciones.

Figura 1
Figura 1. (A) Diagrama de flujo de los exámenes de tamizaje con MAMMOMAT Inspiration (Siemens Healthcare). (B) Diagrama de flujo de la muestra final del estudio.

El sistema de IA predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10.

En el nuevo estudio, el más grande de su tipo hasta la fecha, investigadores noruegos dirigidos por Solveig Hofvind, Ph.D., de la Sección de Detección de Cáncer de Mama, Registro de Cáncer de Noruega en Oslo, compararon el rendimiento de un sistema de IA comercialmente disponible con doble lectura independiente de rutina tal como se realiza en un programa de detección en la población. El estudio se basó en casi 123.000 exámenes realizados en más de 47.000 mujeres en cuatro instalaciones de BreastScreen Norway, en la población del país.

Figura 2
Figura 2. El diagrama muestra el sistema de puntuación de inteligencia artificial (IA) (puntuación bruta y puntuación de IA) con los tres umbrales diferentes (umbral 1 [T1], umbral 2 [T2], umbral 3 [T3]) definidos para este estudio. T1 corresponde a la puntuación AI 10, T2 corresponde a una puntuación bruta de 9,13 y da como resultado la selección del 8,8 % de los exámenes con la puntuación más alta del sistema AI, y T3 corresponde a una puntuación bruta de 9,43 y da como resultado la selección del 5,8 % de los exámenes con la puntuación más alta por el sistema IA.

El conjunto de datos incluía 752 cánceres detectados en el cribado y 205 cánceres de intervalo, o cánceres detectados entre rondas de cribado. El sistema de inteligencia artificial predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10, donde 1 representa el riesgo más bajo y 10 el riesgo más alto. Un total de 87,6 % (653 de 752) de los cánceres detectados mediante exámenes de detección y 44,9 % (92 de 205) de los cánceres de intervalo tuvieron la puntuación IA más alta de 10.

Figura 3
Figura 3. Imágenes de una mujer de 68 años con carcinoma ductal in situ detectado por cribado con una puntuación de inteligencia artificial (IA) de 10 en las mamografías de cribado. (A) Mamografía de la mama derecha vista craneocaudal. (B) Mamografía de la mama derecha desde una vista oblicua mediolateral. (C) Imagen de tomosíntesis mamaria digital craneocaudal de la mama derecha. (D) Imagen de EE.UU. de la mama derecha. El puntaje AI se define como el puntaje general del nivel de examen del sistema AI, y un puntaje de 1 es indicativo de baja probabilidad de cáncer de mama y 10 de alta probabilidad. Las flechas en A y C indican la malignidad y la línea punteada en D indica el diámetro del tumor.

Los investigadores crearon tres umbrales para evaluar el rendimiento del sistema de IA como herramienta para la toma de decisiones. Usando un umbral que refleja la tasa promedio individual de interpretación positiva de los radiólogos, la proporción de cánceres detectados en la pantalla que no fueron seleccionados por el sistema de IA fue inferior al 20 %. Si bien el sistema de IA funcionó bien, la dependencia del estudio en datos retrospectivos significa que se necesita más investigación.

Figura 4
Figura 4. Imágenes de una mujer de 60 años con un cáncer invasivo detectado por un examen de detección con una puntuación de inteligencia artificial (IA) de 1 en las mamografías de detección. (A) Mamografía de la mama izquierda vista craneocaudal. (B) Mamografía de la mama izquierda desde una vista oblicua mediolateral. (C) Mamografía con vista de cono craneocaudal con aumento. El puntaje AI se define como el puntaje general del nivel de examen del sistema AI, y un puntaje de 1 es indicativo de baja probabilidad de cáncer de mama y 10 de alta probabilidad. Las flechas indican la malignidad.

“En nuestro estudio, asumimos que se detectaron todos los casos de cáncer seleccionados por el sistema de IA”, dijo el Dr. Hofvind. “Esto podría no ser cierto en un entorno de detección real. Sin embargo, dada esa suposición, la IA probablemente será de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”.

Los resultados mostraron características histopatológicas favorables asociadas con un mejor pronóstico para los cánceres detectados por exámenes de detección con puntajes IA bajos versus altos. Se observaron resultados opuestos para los cánceres de intervalo. Esto puede indicar que los cánceres de intervalo con puntajes IA bajos son verdaderos cánceres de intervalo que no son visibles en las mamografías de detección.

El alto porcentaje de exámenes negativos verdaderos clasificados con una puntuación IA baja tiene el potencial de reducir sustancialmente el volumen interpretativo, al tiempo que permite que solo una pequeña proporción de cánceres pasen desapercibidos. Al usar IA como uno de los dos lectores en un entorno de lectura doble, el radiólogo aún podría identificar estos cánceres, dijeron los investigadores.

“Según nuestros resultados, esperamos que la IA sea de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”, dijo el Dr. Hofvind. “Esperamos que el mayor potencial esté en la reducción del volumen de lectura seleccionando exámenes negativos”.

Aunque se necesitan más estudios antes de la implementación clínica de la IA en la detección del cáncer de mama, los resultados del estudio ayudan a establecer una base para investigaciones futuras, incluidos estudios prospectivos, dijo el Dr. Hofvind.

“Esperamos probar diferentes escenarios para la IA utilizando datos retrospectivos y luego realizar una prueba prospectiva”, dijo.

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