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El diagnóstico asistido por computadora puede mejorar el rendimiento del ultrasonido mamario

Por el equipo postal de ASCO

Fecha de publicación: 24/05/2023 12:06:00 p. m.

Última actualización: 24/5/2023 12:35:18 p. m.



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El diagnóstico basado en el aprendizaje profundo asistido por computadora en el ultrasonido del seno puede mejorar significativamente el rendimiento del diagnóstico de los radiólogos y reducir la frecuencia de las biopsias benignas del seno. Según un nuevo estudio publicado por He et al. Revista americana de oncología. En comparación con estudios previos que respaldan el diagnóstico asistido por computadora en universidades y/o centros urbanos, los nuevos hallazgos que involucran a radiólogos sin experiencia con ultrasonido de mama “apoyan [computer-aided diagnosis] “En entornos donde no hay acceso completo a la experiencia en mamografía”, explicaron los autores principales del estudio, Lee Gang Kui, MDProfesor y Jefe del Departamento de Ultrasonido del Tercer Hospital de la Universidad de Pekín.

Métodos de estudio y resultados.

En el nuevo estudio multicéntrico, los investigadores incluyeron pacientes programadas para someterse a biopsias o extirpación quirúrgica de lesiones mamarias que se clasificaron como categorías 3 a 5 en el Sistema de datos de imágenes de imágenes mamarias (BI-RADS) en una ecografía mamaria anterior de noviembre de 2021 a septiembre . 2022. Se asignó a las pacientes a someterse a ecografías mamarias adicionales, que son realizadas e interpretadas por radiólogos sin experiencia en este método.

Los lectores de imágenes híbridos de seno y cuerpo (radiólogos que carecían de capacitación en subespecialidades de seno o aquellos cuyos ultrasonidos de seno representaban menos del 10% de los ultrasonidos que realizaban anualmente) luego asignaron una categoría BI-RADS a cada lesión de seno. Los resultados del diagnóstico asistido por computadora se utilizaron para actualizar las lesiones BI-RADS de Clase 3 asignadas por el lector a Clase 4A, así como para degradar las lesiones BI-RADS de Clase 4A a Clase 3. Los hallazgos histológicos de biopsias o escisiones quirúrgicas sirvieron como investigadores. ‘ estándar de referencia.

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En última instancia, la aplicación del diagnóstico asistido por computadora a las interpretaciones de radiólogos sin experiencia en ecografía mamaria mejoró el 6,0 % (n = 6/100) de las evaluaciones BI-RADS Clase 3 a Clase 4A, el 16,7 % (n = 1/6) incluidos los tumores malignos . Además, el uso del diagnóstico asistido por computadora rebajó el 79,1 % (n = 87/110) de las evaluaciones de Clase 4A a Clase 3, de las cuales el 4,6 % (n = 4/87) fueron malignos.

conclusiones

Debido a que las instituciones sin experiencia en imágenes de mama también pueden tener problemas con la capacidad de realizar biopsias de mama guiadas por imágenes y evaluaciones patológicas de muestras de biopsia, se pueden utilizar diagnósticos asistidos por computadora para reducir la tasa de biopsias de mama benignas.

divulgación: Para obtener información completa sobre los autores del estudio, visite ajronline.org.

El contenido de esta publicación no ha sido revisado por la Sociedad Estadounidense de Oncología Clínica (ASCO®) y no refleja necesariamente los pensamientos y opiniones de ASCO®.


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