Foto: Pexels
La Sociedad Norteamericana de Radiología (RSNA, por sus siglas en inglés) informó, el riesgo de padecer cáncer de mamá podría detectarse con el uso de tecnología deep learning (aprendizaje profundo). Esta herramienta, que forma parte de las aplicaciones de inteligencia artificial (IA), puede procesar automáticamente grandes cantidades de información para analizarla con fines específicos. Científicos de esta sociedad, cuya investigación fue publicada en la plataforma EurekAlert de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS), advirtieron, su efectividad aumenta bajo la supervisión humana.
El cáncer de mama representa la primera causa de muerte por neoplasias malignas para las mujeres en México. Asimismo se ha registrado un aumento de muertes debido a retrasos en el inicio de tratamiento, complicaciones en el servicio de salud y tardanza al buscar atención medica. En ese sentido, especialistas consideran que la detección temprana del cáncer de mama puede mejora la calidad de vida, y entre las herramientas más efectivas se encuentra la mamografía.
John Shepherd, académico y epidemiólogo por parte de la Universidad de Hawai, indicó, "las mamografías no solo detectan cáncer, sino que proveen una medida del riesgo para padecerlo". Luego de aplicar un proceso de automatización entrenado con deep learning en 25 mil mamografías digitalizadas, el equipo de RSNA dirigido por el académico analizó la efectividad de esta tecnología para aplicar los conocimientos y detectar cáncer de manera oportuna. Entre los detalles tomados en cuenta por el deep learning se encuentra la densidad de tejido, que puede indicar una variedad de condiciones médicas además del cáncer. Por ello los médicos encargados de interpretar los resultados requieren supervisar otros factores de riesgo directamente con las pacientes, así como acordar una segunda cita en caso de tejidos sospechosos, agregó.
Frente a la digitalización de servicios médicos y telemedicina, el acceso a la salud es clave y prioridad tanto a nivel de tratamiento como de prevención a través de detección oportuna. La iniciativa de RSNA ofrece la posibilidad de trabajar con nuevas metodologías para detectar y atender el cáncer de mama con la ayuda de deep learning, en tanto podrían tener la capacidad de predecirlo. Según las conclusiones de este proyecto, entre las mamografías analizadas se detectaron satisfactoriamente mil 600 pacientes con cáncer de mama. Shepherd agregó, el personal médico encargado tanto de operar como interpretar los datos de la herramienta tienen la capacidad de mejorar los resultados e incrementar el margen de éxito en la prevención del cáncer de mama.
DESCARGA LA NOTA SÍGUENOS EN GOOGLE NEWS
