Impacto de la inteligencia artificial en el rendimiento del radiólogo en el cribado del cáncer de mama con...

Área de la Ciencia:

• Radiología Radiología.
• Imágenes médicas de imágenes médicas.
• Inteligencia Artificial en el cuidado de la salud.

Sus antecedentes:

• La tomosíntesis mamaria digital (DBT) es una técnica avanzada de mamografía.
• La detección temprana del cáncer es crucial para mejorar los resultados de los pacientes.
• La inteligencia artificial (IA) se está integrando cada vez más en los flujos de trabajo de imágenes médicas.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el impacto de la IA en el rendimiento de detección de cáncer de los radiólogos utilizando DBT.
• Analizar cómo la IA afecta la detección de cánceres en función de características específicas como la densidad, el tamaño, la etapa y la histopatología.

Principales métodos:

• Análisis retrospectivo de los datos de auditoría de mamografías de cuatro instituciones.
• Comparación de dos períodos: implementación antes de la IA (2018-2020) y implementación después de la IA (2020-2022).
• La inclusión de datos de nueve radiólogos de mama dedicados, analizando la tasa de detección de cáncer (CDR), la tasa de recuperación, el tamaño del tumor, el estadio y la histopatología.

Principales resultados:

• La tasa de detección de cáncer (CDR) aumentó en un 22% después de la IA (6.23 a 7.57 por cada 1000 exámenes).
• La detección de cánceres invasivos mejoró en un 26%, con una disminución en el tamaño y estadio promedio del tumor.
• El uso de la IA condujo a una mayor detección de cánceres en senos densos (45,0% frente a 37,2%) y duplicó la tasa de detección de cánceres lobulares.
• Las tasas de recuerdo se mantuvieron estables (6,97% antes de la IA frente a 6,96% después de la IA).

Conclusiones:

• El uso simultáneo de IA con la interpretación de DBT por radiólogos mejora la detección del cáncer.
• La IA mejora la detección de cánceres invasivos, particularmente en el tejido mamario denso, y facilita el diagnóstico precoz.
• La IA demuestra el potencial para mejorar la efectividad de la mamografía de detección sin aumentar las tasas de retiro de pacientes.