Un software de inteligencia artificial logra evitar falsos negativos en cáncer de mama con un 96% de fiabilidad

Un software de inteligencia artificial (IA) logra evitar falsos negativos en cáncer de mama con un 96 por ciento de fiabilidad. Este es el caso de LUNIT, un software que Ascires ha incorporado a sus protocolos de diagnósticos de mama.

La mamografía es la prueba médica más recomendada para la detección del cáncer de mama, capaz de identificarlo hasta dos años antes de que el médico pueda palpar el tumor. Según el grupo biomédico, cuenta con una sensibilidad superior al 85 por ciento, sin embargo, es una exploración diagnóstica muy dependiente del radiólogo y, en la actualidad, del 10 al 30 por ciento de los cánceres pueden pasarse por alto. Senos densos, mal posicionamiento de la paciente en la prueba, o errores de interpretación de la imagen médica, son algunas de las causas.

En la actualidad, del 10 al 30% de los cánceres de mama pueden pasarse por alto

«Para mayor precisión, lo óptimo es contar con un segundo observador en la interpretación de la mamografía y la IA nos lo proporciona con un 96 por ciento de acierto», ha afirmado la doctora Antonia Blanch, responsable de Radiología de Cetir Ascires.

El programa LUNIT, a través de un algoritmo entrenado por una base de datos muy amplia, es una ayuda al diagnóstico del radiólogo mediante la IA, «reconfirma los casos negativos y sobre muestrea aquellos casos en los que hay un mínimo indicio de que haya malignidad, identifica cualquier variación de la normalidad para que el facultativo pueda intervenir en esa región y valorar si es positivo o negativo», ha explicado la doctora Blanch.

Este software, añade el grupo, mejora, no solo la detección del cáncer de mama, sino que también agiliza los tiempos de diagnóstico. «El objetivo es proporcionar la máxima precisión diagnóstica a la paciente y, además, optimizar el flujo de trabajo del radiólogo», ha asegurado la doctora.

La tecnología LUNIT analiza el score de mama y la densidad mamaria y proporciona la información de ubicación del cáncer detectado en forma de mapas de color y contornos, además de una puntuación de la anomalía, todo ello con un 96 por ciento de acierto.

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