Inteligencia artificial multimodal para la combinación de ultrasonido mamario 3D automatizado y mamografías en una población de mujeres con senos predominantemente densos

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Tan, Tao et al. «Inteligencia artificial multimodal para la combinación de ultrasonido mamario 3D automatizado y mamografías en una población de mujeres con senos predominantemente densos». Insights into imaging vol. 14,1 10. 16 de enero de 2023, doi: 10.1186/s13244-022-01352-y

Recopilado por Carlos Cabrera Lozada. Miembro Correspondiente Nacional, ANM puesto 16. ORCID: 0000-0002-3133-5183. 26/02/2022

Resumen

Objetivos

Evaluar el rendimiento independiente y combinado de los sistemas de detección de inteligencia artificial (IA) para la mamografía digital (DM) y la ecografía mamaria 3D automatizada (ABUS) para detectar el cáncer de mama en mujeres con mamas densas.

Métodos

Se recogieron retrospectivamente 430 casos pareados de exámenes de DM y ABUS de una población asiática con mamas densas. Todos los casos fueron analizados por dos sistemas de IA, uno para exámenes DM y otro para exámenes ABUS. Un subconjunto seleccionado (n = 152) fue leído por cuatro radiólogos. El rendimiento de los sistemas de IA se basó en el análisis del área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC). El índice máximo de Youden y su sensibilidad y especificidad asociadas también se informaron para cada sistema de IA. El rendimiento de detección de lectores humanos en la subcohorte del estudio de lectores se midió en términos de sensibilidad y especificidad.

Resultados

El rendimiento de los sistemas de IA en un entorno multimodal fue significativamente mejor cuando los pesos de AI-DM y AI-ABUS fueron 0,25 y 0,75, respectivamente, que cada sistema individualmente en un entorno monomodal (AUC-AI-Multimodal = 0,865; AUC-AI-DM = 0,832, p = 0,026; AUC-AI-ABUS = 0,841, p = 0,041). El índice máximo de Youden para AI-Multimodal fue de 0,707 (sensibilidad = 79,4%, especificidad = 91,2%). En la subcohorte que se sometió a lectura humana, el panel de cuatro lectores logró una sensibilidad del 93,2% y una especificidad del 32,7%. AI-multimodal logra una sensibilidad superior o igual que los lectores humanos individuales en los mismos puntos operativos de especificidad en la curva ROC.

Conclusión

Los sistemas de IA multimodal (ABUS + DM) para detectar el cáncer de mama en mujeres con mamas densas son una solución potencial para el cribado mamario en regiones con escasez de radiólogos.

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