Inteligencia artificial en el diagnóstico de la patología mamaria

Bajo el nombre ‘Nuevos desafíos en Radiología Mamaria: tecnologías emergentes y liderazgo asistencial’, la 9ª Jornada de Actualización en Imagen Mamaria, organizada por la Sociedad Española de Diagnóstico por Imagen de la Mama (SEDIM), con el patrocinio de GE HealthCare, ha reunido a expertos en la patología mamaria.

Durante la misma se ha puesto de manifiesto que la constante innovación en el área de la tecnología sanitaria permite que la patología de mamaria, con especial interés en el cribado del cáncer, pueda ser detectada con una alta precisión. Asimismo, permite agilizar el diagnóstico de los profesionales sanitarios o descartarlo, a partir de una segmentación automática de lesiones. Esto es posible gracias a la incorporación de inteligencia artificial (IA) en las técnicas de radiología mamaria. La misma facilita la labor de los especialistas en la atención a las pacientes y permite que se lleven a cabo diagnósticos más tempranos y una adecuada clasificación y vigilancia.

“Las pacientes necesitan que los radiólogos actuemos con firmeza y decisión. Para ello, es preciso que podamos contar con los medios necesarios para ello. Los softwares de IA que incorporan las herramientas de ultrasonidos van a ser claves en el futuro, ya que ofrecen a los profesionales la posibilidad de agilizar el diagnóstico y un resultado fiable en patologías de mama”, ha reconocido Silvia Pérez, jefa de Radiología mamaria de la MD Anderson Cancer Center Madrid.

IA en el diagnóstico de la patología mamaria

En esta línea de innovación, GE HealthCare ha desarrollado un software específico de inteligencia artificial integrado en sus ecógrafos. Este, con solo un clic y en pocos segundos, ofrece un diagnóstico orientativo de la lesión. Todo ello basado en el conocimiento de más de medio millón de imágenes de lesiones indeterminadas. El sistema de ultrasonidos se apoya en este software de IA, las 24 horas del día y en constante aprendizaje. Así, aporta una segunda opinión sobre nódulos mamarios, basada en el conocimiento de más de medio millón de imágenes de lesiones indeterminadas. Todo ello en solo 4 segundos.

“Esta nueva herramienta facilita la toma de decisiones al sumar los conocimientos de los profesionales sanitarios, los datos clínicos de pacientes y lo que aporta el propio software”, añade Pérez. Según la experta, en la práctica clínica esto supone que, si existe un nódulo en el que se pueda dudar sobre si habría que hacer un seguimiento a corto plazo y ecografía a los 6 meses, o si es un nódulo benigno; el equipo pueda arrojar su propuesta en tiempo real con la categoría BI-RADS y valorar con un sistema de colores en qué rango de la categoría benigna o maligna está ese nódulo.

 

 

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