Estudio de IA: ¡detección temprana revolucionaria de cáncer de seno en Alemania!

Un estudio actual de la Universidad de Lübeck y el Hospital Universitario Schleswig-Holstein (UKSH) muestra que el uso de inteligencia artificial (IA) puede mejorar significativamente la detección temprana del cáncer de mama. Los resultados de este estudio se publicaron en la revista Nature Medicine . Durante la investigación, los datos de más de 460,000 mujeres se evaluaron entre 2021 y 2023 en el Programa de Detección de Mamografía (MSP) en Alemania.

El estudio muestra que la IA puede aumentar la tasa de descubrimiento del cáncer de mama en casi un 18 % sin aumentar la tasa de falsas alarmas o exámenes adicionales innecesarios. Alrededor de la mitad de las mamografías se evaluaron con IA, mientras que la otra mitad fue examinada tradicionalmente por radiólogos. Se encontró que KI por cada 1,000 mujeres descubrió 6.7 casos de cáncer de mama, en comparación con 5.7 casos en el grupo control. Estos resultados indican que AI puede descubrir cáncer de seno adicional.

Expectativas y efectos del estudio

Alexander Katalinic, director del Instituto de Medicina Social y Epidemiología y Jefe del Estudio Praim, expresó optimista sobre los pronósticos mejorados para las mujeres con cáncer de seno. En particular en Schleswig-Holstein, las mujeres legales seguras de la salud entre las edades de 50 y 75 años tienen la oportunidad de tomar un examen de rayos X gratuito del seno cada dos años. Esto es particularmente importante porque el cáncer de seno es el cáncer más común en las mujeres en Alemania, con 78,000 casos nuevos anualmente.

El uso de IA no solo pudo cerrar las brechas de diagnóstico, sino también reducir significativamente la carga de trabajo para los radiólogos. Cada año, los radiólogos evalúan alrededor de 24 millones de imágenes individuales como parte del programa de detección, lo que subraya la relevancia de las nuevas tecnologías para apoyar a los especialistas. Según Stefan Bunk, CTO de VARA, el uso de IA ofrece un gran potencial para mejorar los programas de detección global, y el número de reorderas podría reducirse hasta en un 15 %, mientras que reconocer las acusaciones de IA discretas podría aumentar significativamente.