الريــم
09-18-2022, 02:52 PM
El c?ncer de mama es el segundo tumor m?s diagnosticado en Espa?a, tan s?lo por detr?s del de colon. Con datos del ?ltimo estudio de la Sociedad Espa?ola de Oncolog?a Médica (SEOM), en 2022, 34.750 mujeres ser?n diagnosticadas con la enfermedad. Es ah? donde los radi?logos ponen en valor el apoyo que puede suponer la inteligencia artificial como apoyo en el cribado de este tipo de c?ncer. Les permitir?a detectar mayor n?mero de tumores, se diagnosticar?an en estadios m?s precoces, supondr?a un mejor pron?stico para la paciente y la utilizaci?n de tratamientos menos agresivos, seg?n explica a El Peri?dico de Espa?a la doctora Esperanza El?as, del Hospital Universitario Reina Sof?a de C?rdoba.
La doctora El?as es especialista en inteligencia artificial (IA) aplicada al cribado de mama de la Sociedad Espa?ola de Radiolog?a Médica (SERAM). Detalla que el desarrollo de nuevos sistemas de IA con tecnolog?a 'deep learning', un enfoque de aprendizaje autom?tico no supervisado (es decir, son necesarios datos de entrenamiento, pero estos no tienen que estar etiquetados) que se basan en el funcionamiento del sistema neurol?gico. Estos sistemas, aclara, han mejorado los algoritmos de los 'computer aided diagnosis' (CAD), es decir diagn?sticos asistidos por ordenador que ayudan a los médicos en la interpretaci?n de los contenidos multimedia que se obtienen en pruebas a las que se ha sometido el paciente.
Los nuevos sistemas son capaces de detectar lesiones sospechosas de c?ncer de mama asign?ndoles una puntuaci?n en funci?n de la probabilidad de malignidad
A diferencia de los CAD tradicionales, a?ade la radi?loga, los nuevos sistemas son capaces de detectar lesiones sospechosas de c?ncer de mama tanto en mamograf?a digital como en tomos?ntesis -una forma avanzada de mamograf?a digital para aumentar la detecci?n precoz- asign?ndoles a las pruebas una puntuaci?n en funci?n de la probabilidad de malignidad. Adem?s, pueden ser usados como apoyo a las lecturas del radi?logo haciendo m?s sencilla la tarea, consiguiendo una disminuci?n de la demora, aumentando la detecci?n de c?ncer y disminuyendo los falsos positivos y negativos.
Clasificar las mamograf?as
La inteligencia artificial también es capaz de clasificar las mamograf?as en funci?n de la probabilidad de malignidad. A corto plazo, abunda la médico, tendr? un papel muy destacado en las mamograf?as. Eso s?, precisa que son necesarios m?s estudios prospectivos realizados en entornos reales cl?nicos. Algunos, indica, demuestran que se podr?a disminuir la carga de trabajo en los programas de cribado hasta en un 70% sin aminorar la sensibilidad.
M?s informaci?n (Auto)
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El sistema, indica la radi?loga, marca las lesiones sospechosas de malignidad, les asigna una puntuaci?n del 1 al 100 que va en funci?n de la probabilidad de malignidad y luego, en funci?n de la lesi?n, con la puntuaci?n m?s alta clasifica el estudio completo en tres categor?as: riesgo bajo, medio o elevado. "El riesgo elevado supone un 3% de todos los estudios o mujeres y se ha comprobado que 1 de cada 4 o 5 mujeres de este porcentaje (o clasificadas con riesgo elevado) s? padece c?ncer de mama", precisa.
Los datos que manejan los radi?logos se refieren a la poblaci?n femenina en edad de cribado, de 50 a 69 a?os
Abunda la médico que, en riesgo bajo, la IA "te clasifica aproximadamente el 70% de los estudios o mujeres, por eso decimos que se puede evitar la carga de trabajo en un 70%. Mientras que el riesgo intermedio supone una probabilidad de 1 entre 125 mujeres aproximadamente y supone un 27%". Aclara que los datos se refieren a la poblaci?n femenina en edad de cribado, de 50 a 69 a?os.
El futuro: la radiogen?mica
Adem?s, la especialista asegura que la IA aumenta el valor predictivo positivo de las pacientes derivadas, especialmente en las clasificadas por el sistema como de riesgo elevado. "Permitir?a la generalizaci?n del uso de la tomos?ntesis en los programas de cribado, donde se ha demostrado, también, un aumento en la detecci?n de c?ncer de mama, ya se reducir?a el incremento en la carga de trabajo que suponen las lecturas de la tomos?ntesis, porque el tiempo por parte del radi?logo supone m?s del doble que el de una mamograf?a digital", apunta
Las nuevas técnicas de radiogen?mica, todav?a en investigaci?n, se encaminan hacia la llamada medicina de precisi?n
La doctora Esperanza El?as también alude a la radiogen?mica, una nueva técnica de inteligencia artificial, que aplicada a las im?genes médicas (resonancia de mama, mamograf?a digital, ecograf?a..) estudia la relaci?n entre los fenotipos de imagen (las caracter?sticas de la imagen que presenta el c?ncer) y el genoma tumoral. Nuevas técnicas, concluye, que se encaminan hacia la llamada medicina de precisi?n: un estudio complejo, con modelos inform?ticos y matem?ticos, que valoran aspectos como la interacci?n de genes, metabolitos, prote?nas y otros componentes biol?gicos de cada paciente.
M?s informaci?n (Auto)
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La especialista alude a una manera de enfocar los tratamientos y la prevenci?n a grupos de individuos, seg?n su enfermedad, genética, factores ambientes y estilos de vida. Permitir?a evitar la realizaci?n de biopsias y evitar as? las complicaciones asociadas. Eso s?, habr? que esperar. Por el momento, finaliza la radi?loga, en Espa?a la radiogen?mica se est? utilizando en investigaci?n, sobre todo en resonancia de mama y en mamograf?a.
أكثر... (https://www.sport.es/es/noticias/sociedad/inteligencia-artificial-aliada-cribado-cancer-mama-75587876)
La doctora El?as es especialista en inteligencia artificial (IA) aplicada al cribado de mama de la Sociedad Espa?ola de Radiolog?a Médica (SERAM). Detalla que el desarrollo de nuevos sistemas de IA con tecnolog?a 'deep learning', un enfoque de aprendizaje autom?tico no supervisado (es decir, son necesarios datos de entrenamiento, pero estos no tienen que estar etiquetados) que se basan en el funcionamiento del sistema neurol?gico. Estos sistemas, aclara, han mejorado los algoritmos de los 'computer aided diagnosis' (CAD), es decir diagn?sticos asistidos por ordenador que ayudan a los médicos en la interpretaci?n de los contenidos multimedia que se obtienen en pruebas a las que se ha sometido el paciente.
Los nuevos sistemas son capaces de detectar lesiones sospechosas de c?ncer de mama asign?ndoles una puntuaci?n en funci?n de la probabilidad de malignidad
A diferencia de los CAD tradicionales, a?ade la radi?loga, los nuevos sistemas son capaces de detectar lesiones sospechosas de c?ncer de mama tanto en mamograf?a digital como en tomos?ntesis -una forma avanzada de mamograf?a digital para aumentar la detecci?n precoz- asign?ndoles a las pruebas una puntuaci?n en funci?n de la probabilidad de malignidad. Adem?s, pueden ser usados como apoyo a las lecturas del radi?logo haciendo m?s sencilla la tarea, consiguiendo una disminuci?n de la demora, aumentando la detecci?n de c?ncer y disminuyendo los falsos positivos y negativos.
Clasificar las mamograf?as
La inteligencia artificial también es capaz de clasificar las mamograf?as en funci?n de la probabilidad de malignidad. A corto plazo, abunda la médico, tendr? un papel muy destacado en las mamograf?as. Eso s?, precisa que son necesarios m?s estudios prospectivos realizados en entornos reales cl?nicos. Algunos, indica, demuestran que se podr?a disminuir la carga de trabajo en los programas de cribado hasta en un 70% sin aminorar la sensibilidad.
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El sistema, indica la radi?loga, marca las lesiones sospechosas de malignidad, les asigna una puntuaci?n del 1 al 100 que va en funci?n de la probabilidad de malignidad y luego, en funci?n de la lesi?n, con la puntuaci?n m?s alta clasifica el estudio completo en tres categor?as: riesgo bajo, medio o elevado. "El riesgo elevado supone un 3% de todos los estudios o mujeres y se ha comprobado que 1 de cada 4 o 5 mujeres de este porcentaje (o clasificadas con riesgo elevado) s? padece c?ncer de mama", precisa.
Los datos que manejan los radi?logos se refieren a la poblaci?n femenina en edad de cribado, de 50 a 69 a?os
Abunda la médico que, en riesgo bajo, la IA "te clasifica aproximadamente el 70% de los estudios o mujeres, por eso decimos que se puede evitar la carga de trabajo en un 70%. Mientras que el riesgo intermedio supone una probabilidad de 1 entre 125 mujeres aproximadamente y supone un 27%". Aclara que los datos se refieren a la poblaci?n femenina en edad de cribado, de 50 a 69 a?os.
El futuro: la radiogen?mica
Adem?s, la especialista asegura que la IA aumenta el valor predictivo positivo de las pacientes derivadas, especialmente en las clasificadas por el sistema como de riesgo elevado. "Permitir?a la generalizaci?n del uso de la tomos?ntesis en los programas de cribado, donde se ha demostrado, también, un aumento en la detecci?n de c?ncer de mama, ya se reducir?a el incremento en la carga de trabajo que suponen las lecturas de la tomos?ntesis, porque el tiempo por parte del radi?logo supone m?s del doble que el de una mamograf?a digital", apunta
Las nuevas técnicas de radiogen?mica, todav?a en investigaci?n, se encaminan hacia la llamada medicina de precisi?n
La doctora Esperanza El?as también alude a la radiogen?mica, una nueva técnica de inteligencia artificial, que aplicada a las im?genes médicas (resonancia de mama, mamograf?a digital, ecograf?a..) estudia la relaci?n entre los fenotipos de imagen (las caracter?sticas de la imagen que presenta el c?ncer) y el genoma tumoral. Nuevas técnicas, concluye, que se encaminan hacia la llamada medicina de precisi?n: un estudio complejo, con modelos inform?ticos y matem?ticos, que valoran aspectos como la interacci?n de genes, metabolitos, prote?nas y otros componentes biol?gicos de cada paciente.
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La especialista alude a una manera de enfocar los tratamientos y la prevenci?n a grupos de individuos, seg?n su enfermedad, genética, factores ambientes y estilos de vida. Permitir?a evitar la realizaci?n de biopsias y evitar as? las complicaciones asociadas. Eso s?, habr? que esperar. Por el momento, finaliza la radi?loga, en Espa?a la radiogen?mica se est? utilizando en investigaci?n, sobre todo en resonancia de mama y en mamograf?a.
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