28 martie 2024, 19:13

20% dintre biopsiile pentru cancerul de sân ar putea fi evitate utilizând un algoritm IA pentru interpretarea RMN

Utilizarea unui algoritm de învățare profundă (deep-learning, un tip de inteligenţă artificială) creşte acurateţea şi contribuie la evitarea rezultatelor fals pozitive ale RMN-urilor (Rezonanţă Magnetică Nucleară/ Imagistică prin Rezonanţă Magnetică – MRI) de sân efectuate pentru diagnosticarea cancerului mamar, conform unui studiu publicat în Science Translational Medicine.

Precizia algoritmului a fost similară cu cea a radiologilor, însă utilizarea combinată a rezultatelor oferite de modelul AI şi a interpretării imaginilor RMN de către profesioniştii în imagistică a îmbunătăţit acuratețea generală.

Această abordare contribuie la personalizarea traseului pacientului şi la evitarea consumului nejustificat de resurse, prin reducerea numărului de biopsii care nu sunt necesare cu 20%. Algoritmul de deep learning a fost testat în cadrul departamentului de radiologie al New York University, School of Medicine, scrie raportuldegarda.ro.

Utilizarea RMN permite depistarea cancerului mamar cu sensibilitate şi specificitate ridicate. Screeningul pentru neoplaziile sânului prin această metodă a fost anterior limitat la pacientele cu risc ridicat, însă femeile cu risc mediu sau obişnuit ar putea beneficia, de asemenea, de pe urma acestei proceduri.

Dacă rezultatul scanării RMN sugerează un potenţial cancer mamar, pacientei îi va fi efectuată o biopsie pentru confirmarea diagnosticului, însă pentru fiecare biopsie care confirmă cancerul mamar, între 2 și 4 vor fi negative.

Aceste rezultate fals pozitive la examenul RMN pot să determine un stres ridicat nejustificat asupra pacientelor şi, de asemenea, reprezintă un consum important de resurse pentru sistemul de sănătate.

Minimizarea numărului de proceduri diagnostice care nu sunt necesare (numărul de biopsii) se poate realiza prin creşterea specificităţii şi a valorii predictive pozitive a rezultatelor RMN.

Mai multe, AICI


ARTICOLE ASEMĂNĂTOARE

Comentariile sunt oprite pentru acest articol