{"id":59070,"date":"2025-08-21T08:46:29","date_gmt":"2025-08-21T14:46:29","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=59070"},"modified":"2025-08-21T08:51:01","modified_gmt":"2025-08-21T14:51:01","slug":"ia-mejora-la-deteccion-de-cancer-de-mama-en-programas-de-tamizaje-poblacional","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-mejora-la-deteccion-de-cancer-de-mama-en-programas-de-tamizaje-poblacional\/","title":{"rendered":"IA mejora la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama en programas de tamizaje poblacional"},"content":{"rendered":"
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Un estudio en Pa\u00edses Bajos muestra que el uso de IA como segundo lector aumenta la sensibilidad en los diagn\u00f3sticos sin importar la densidad mamaria<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t
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El c\u00e1ncer de mama es una de las principales causas de mortalidad en mujeres, y los programas de tamizaje mediante mamograf\u00edas han demostrado reducir las muertes al permitir diagn\u00f3sticos m\u00e1s tempranos. Sin embargo, la lectura de im\u00e1genes presenta limitaciones, como la variabilidad entre especialistas y la posibilidad de pasar por alto lesiones relevantes. En este contexto, un estudio publicado en The Lancet Digital Health<\/em><\/a> evalu\u00f3 la efectividad de la inteligencia artificial (IA) como apoyo en la interpretaci\u00f3n de mamograf\u00edas dentro del programa de detecci\u00f3n poblacional de Pa\u00edses Bajos.<\/p>

La investigaci\u00f3n, realizada con m\u00e1s de 42 mil mamograf\u00edas<\/strong> obtenidas entre 2016 y 2018, compar\u00f3 distintos escenarios de lectura: un radi\u00f3logo de manera individual, doble lectura humana, lectura independiente de la IA y la combinaci\u00f3n de un especialista con IA como segundo lector.<\/p>

Los resultados mostraron que la combinaci\u00f3n de un lector humano con IA increment\u00f3 la sensibilidad en la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer de mama en un 8,4% respecto a la doble lectura humana<\/strong>. Este aumento se logr\u00f3 sin diferencias significativas en relaci\u00f3n con la densidad mamaria, uno de los factores que suele dificultar la interpretaci\u00f3n de im\u00e1genes.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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Adem\u00e1s, los casos de c\u00e1ncer detectados exclusivamente por la IA correspond\u00edan en mayor proporci\u00f3n a tumores invasivos o de mayor tama\u00f1o que los identificados inicialmente por radi\u00f3logos, lo que subraya la relevancia cl\u00ednica de las detecciones tempranas que aporta esta tecnolog\u00eda.<\/p>

No obstante, el estudio se\u00f1ala que la combinaci\u00f3n con IA eleva tambi\u00e9n la tasa de llamadas a revisi\u00f3n, lo que implica un aumento en la carga de trabajo y potencial ansiedad en las pacientes. Por ello, los autores destacan la necesidad de implementar procesos de arbitraje efectivos que equilibren la mayor sensibilidad diagn\u00f3stica con la reducci\u00f3n de falsos positivos.<\/p>

Si bien, los hallazgos sugieren que la IA podr\u00eda convertirse en una herramienta clave para optimizar los programas de tamizaje de c\u00e1ncer de mama, persisten desaf\u00edos para complementar la labor de los profesionales en radiolog\u00eda y contribuir a diagn\u00f3sticos m\u00e1s tempranos y relevantes cl\u00ednicamente. En este sentido, su adopci\u00f3n requiere ajustar protocolos de revisi\u00f3n y generar consenso para garantizar la seguridad y eficiencia en su uso a gran escala.<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t

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THE LANCET<\/strong><\/p>

https:\/\/www.thelancet.com\/journals\/landig\/article\/PIIS2589-7500(25)00064-0\/fulltext<\/a><\/p><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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