Estudio de Lunit y de hospitales académicos coreanos publicado en Lancet Digital Health
SEÚL, Corea del Sur, 11 de febrero de 2020 /PRNewswire/ -- Un nuevo estudio, publicado en Lancet Digital Health, muestra el valor añadido de la detección de cáncer asistida por IA a partir de imágenes mamográficas.
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El estudio, realizado por hospitales académicos coreanos y Lunit, una empresa de IA especializada en el desarrollo de soluciones de IA para radiología y oncología, presenta datos a gran escala de más de 170.000 exámenes de mamografías, realizadas en cinco instituciones de Corea del Sur, EE. UU. y el Reino Unido, que constan de imágenes de mamas de mujeres asiáticas y caucásicas. El conjunto de datos incluye más de 36.000 casos positivos de cáncer independientes verificados por biopsia y constituye la mayor escala de datos de cáncer entre los estudios de IA relacionados con mamografías.
"Es una cantidad sin precedentes de datos comprobados en el terreno, especialmente los 36.000 casos de cáncer, una cantidad siete veces mayor que el número habitual de conjuntos de datos de los estudios similares que se han realizado anteriormente", dijo Hyo-Eun Kim, autor principal del estudio y director de Productos de Lunit. "También se ha asegurado la calidad de los datos, que tienen diversidad étnica e incluyen varios dispositivos de imágenes y condiciones de escaneado. La combinación entre la diversidad del conjunto de datos y la singularidad de nuestro algoritmo, diseñada con interacción entre ambas, ha sido clave para los años de desarrollo de Lunit INSIGHT MMG desde inicios de 2016".
El estudio muestra una mejora significativa del desempeño de los radiólogos antes y después del uso de la IA. Según el estudio, la IA sola mostró una sensibilidad del 88,8% en la detección del cáncer de mama, mientras que los radiólogos solos mostraron un 75,3%. Cuando los radiólogos usaron la IA, la precisión aumentó en un 9,5% hasta el 84,8%.
Uno de los principales hallazgos muestra también que, en comparación con los radiólogos, la IA mostró una mayor sensibilidad en la detección del cáncer con masa (90% frente a 78%) y distorsión o asimetría (90% frente a 50%). La IA detectó mejor los cánceres T1, categorizados como cánceres invasivos de fase inicial. La IA detectó un 91% de los cánceres T1 y un 87% de los cánceres de ganglios negativos, mientras que el grupo de lectores radiólogos detectó el 74% de ambos cánceres.
La densidad mamaria también es un factor importante en las mamografías de diagnóstico, ya que los tejidos mamarios densos, principalmente de la población asiática, son más difíciles de interpretar debido a que el tejido denso tiene más probabilidades de enmascarar los cánceres en las mamografías. Los resultados indican que el rendimiento del diagnóstico de la IA estuvo menos afectado por la densidad mamaria, mientras que el rendimiento de los radiólogos fue propenso a la influencia de la densidad, mostrándose más sensibilidad a las mamas grasas (79,2%) que a las mamas densas (73,8%). Cuando usaron la IA, la sensibilidad de los radiólogos en la interpretación de mamas densas aumentó en un 11%.
"Uno de los mayores problemas de la detección de lesiones malignas en imágenes de mamografías es que para reducir los falsos negativos (casos perdidos) los radiólogos tienden a aumentar las recitaciones para ampliar la red de seguridad, lo cual causa un aumento del número de biopsias innecesarias", dijo el Prof. Eun-Kyun Kim, autor para correspondencia del estudio y radiólogo de mamas del Hospital Severance de la Universidad de Yonsei. "Se requiere una amplia experiencia para interpretar correctamente las imágenes de mamas, y nuestro estudio mostró que la IA puede ayudar a encontrar más cánceres de mamas con menos recitaciones, así como a detectar los cánceres en la fase inicial de su desarrollo".
El estudio se publicó el 6 de febrero de 2020 en Lancet Digital Health. Lunit INSIGHT MMG está disponible comercialmente y se utiliza con fines clínicos; cuenta con la autorización del Ministerio de Seguridad de Alimentos y Medicamentos de Corea y está pendiente de recibir la aprobación del marcado CE europeo en el primer trimestre y la autorización de la FDA a finales de este año. Está disponible para demostración gratuita en línea en https://insight.lunit.io [https://c212.net/c/link/?t=0&l=es&o=2715861-1&h=2210750629&u...].
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