Inteligencia artificial clasifica correctamente la densidad de las glándulas mamarias
Una herramienta de IA puede clasificar correcta y consistentemente la densidad de las glándulas mamarias en mamografías, de acuerdo con un estudio realizado por la revista Radiology: Artificial Intelligence.
La densidad de la mama refleja la cantidad de tejido fibroglandular en la mama comúnmente visualizado en mamografías. La alta densidad es un factor de riesgo independiente del cáncer de mama y genera un efecto de máscara que oculta las lesiones que pudieran ser detectadas en este estudio.
La densidad de las mamas es evaluada en una mamografía de dos vistas, comúnmente con la categoría BI-RADS. Sin embargo, este sistema tiene algunas limitaciones, ya que la clasificación visual es dependiente de la habilidad del operador; o es posible de generar opiniones diferentes en el diagnóstico.
Para superar estas limitaciones
Investigadores italianos desarrollaron un software para la clasificación de densidad de mamas basado en un sofisticado tipo de IA llamado aprendizaje profundo utilizando redes neuronales. Esta herramienta es capaz de detectar patrones invisibles al ojo humano. Los investigadores llamaron a esta herramienta TRACE4BDensity, la cual se encontró bajo la supervisión de radiólogos experimentados quienes evaluaron 760 mamografías.
TRACE4BDensity logró obtener 89% de certeza al distinguir imágenes de categoría BI-RADS 1 y 2; por otro lado, consiguió un 90% de certeza al diferenciar las categorías BI-RADS 4 y 5 de las demás.
Esta herramienta se vuelve particularmente valiosa cuando las imágenes por cáncer de mama se vuelven personalizadas, con un análisis de la densidad de mama.
Adaptado y traducido de: AI Provides Accurate Breast Density Classification. (2022, 28 marzo). Imaging Technology News. https://www.itnonline.com/content/ai-provides-accurate-breast-density-classification
