La puntuación de inteligencia artificial comercialmente disponible en la mamografía preoperatoria para la predicción...

Área de la Ciencia:

• Oncología Oncología Oncología.
• Radiología Radiología.
• La inteligencia artificial en la medicina.

Sus antecedentes:

• Los sistemas de inteligencia artificial (IA) mamográfica están siendo explorados para la predicción del riesgo de cáncer de mama.
• Los modelos de riesgo clínico existentes tienen limitaciones en la predicción de un segundo cáncer de mama después del tratamiento con carcinoma ductal in situ (DCIS).

Objetivo del estudio:

• Investigar la asociación de las puntuaciones de IA de un sistema mamográfico comercial con el desarrollo de un segundo cáncer de mama después del tratamiento con DCIS.
• Para comparar el rendimiento predictivo de las puntuaciones de IA con los modelos de riesgo clínico establecidos.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de 1740 pacientes tratados por DCIS entre 2012 y 2017 con al menos un año de seguimiento.
• El sistema comercial de IA procesó mamografías preoperatorias; las puntuaciones de IA fueron dicotomizadas para la predicción.
• Los modelos de peligros específicos de la causa y el análisis de riesgos competidores evaluaron las asociaciones; las tasas de incidencia acumuladas y las AUC dependientes del tiempo compararon el rendimiento de la IA con los nomogramas VNPI y MSKCC.

Principales resultados:

• Las puntuaciones de IA (umbral ≥73.5%) mostraron una asociación independiente significativa con la recurrencia ipsilateral después de la cirugía conservadora de senos (BCS) (HR = 2.88).
• Las puntuaciones más altas de IA se correlacionaron con tasas de incidencia acumuladas significativamente más altas de recurrencia ipsilateral post-BCS a los 5 y 10 años.
• Las puntuaciones de AI demostraron un rendimiento predictivo para la recurrencia ipsilateral post-BCS comparable a los nomogramas VNPI y MSKCC.

Conclusiones:

• Las puntuaciones de IA derivadas de la mamografía se asocian de forma independiente con la recurrencia ipsilateral después de BCS para DCIS.
• La precisión predictiva de las puntuaciones de IA no es significativamente diferente de los modelos de riesgo clínico actuales.
• Las puntuaciones de IA no invasivas pueden mejorar las decisiones de tratamiento de DCIS y los protocolos de vigilancia.