{"id":60204,"date":"2025-09-23T09:57:45","date_gmt":"2025-09-23T15:57:45","guid":{"rendered":"https:\/\/saluddigital.com\/?p=60204"},"modified":"2025-09-23T10:00:05","modified_gmt":"2025-09-23T16:00:05","slug":"ia-aplicada-al-ultrasonido-portatil-para-la-deteccion-de-cancer-de-mama","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/saluddigital.com\/en\/big-data\/ia-aplicada-al-ultrasonido-portatil-para-la-deteccion-de-cancer-de-mama\/","title":{"rendered":"AI applied to portable ultrasound for breast cancer detection"},"content":{"rendered":"
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Una revisi\u00f3n sistem\u00e1tica analiza la precisi\u00f3n de esta tecnolog\u00eda en contextos con recursos limitados.<\/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 el tipo de c\u00e1ncer m\u00e1s frecuente en el mundo y, gracias a los programas de detecci\u00f3n temprana, la mortalidad se ha reducido en muchos pa\u00edses de altos ingresos. Sin embargo, en gran parte de los pa\u00edses de ingresos bajos y medios no se han podido implementar programas masivos de mamograf\u00eda debido a su alto costo y a la necesidad de personal especializado.<\/p>

Como alternativa, el ultrasonido port\u00e1til de mama (BUS, en ingl\u00e9s) ofrece una opci\u00f3n m\u00e1s accesible y flexible, aunque requiere entrenamiento considerable para su interpretaci\u00f3n. Ante este desaf\u00edo, investigadores han explorado el uso de inteligencia artificial (IA) para asistir en la detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n de lesiones mamarias, lo que podr\u00eda ampliar las posibilidades de tamizaje en entornos con recursos limitados.<\/p>

A study published in PLOS Digital Health<\/em><\/a> realiz\u00f3 la primera revisi\u00f3n sistem\u00e1tica sobre la precisi\u00f3n diagn\u00f3stica del ultrasonido port\u00e1til potenciado con IA. El an\u00e1lisis incluy\u00f3 34 estudios de diferentes pa\u00edses, con un total de m\u00e1s de 185 mil pacientes y millones de im\u00e1genes procesadas.<\/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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Los sistemas de IA evaluados fueron aplicados a diversas tareas: selecci\u00f3n de cuadros relevantes, detecci\u00f3n de lesiones, segmentaci\u00f3n y clasificaci\u00f3n entre lesiones benignas o malignas. Algunos de los modelos m\u00e1s avanzados alcanzaron altos niveles de desempe\u00f1o, con \u00e1reas bajo la curva (AUROC, en ingl\u00e9s) de hasta 0.976 en la clasificaci\u00f3n de c\u00e1ncer y coeficientes de similitud de hasta 0.919 en segmentaci\u00f3n.<\/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

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No obstante, el 79% de los estudios revisados presentaron riesgo alto o incierto de sesgo, principalmente por la falta de validaci\u00f3n en poblaciones externas y por la escasa representaci\u00f3n de datos cl\u00ednicos diversos, como la densidad mamaria o la diversidad \u00e9tnica. Adem\u00e1s, muchos modelos fueron entrenados con bases de datos enriquecidas con casos de c\u00e1ncer, lo que dificulta extrapolar los resultados a programas de tamizaje poblacional, donde la prevalencia de la enfermedad es mucho menor.<\/p>

La revisi\u00f3n concluye que la IA aplicada al ultrasonido port\u00e1til muestra un gran potencial para mejorar el acceso a la detecci\u00f3n temprana del c\u00e1ncer de mama, especialmente en regiones con recursos limitados. Sin embargo, antes de que estas herramientas puedan usarse de forma rutinaria en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica, se requiere m\u00e1s investigaci\u00f3n, validaci\u00f3n con datos reales de programas de tamizaje y pruebas en poblaciones diversas. No obstante, aunque los avances son alentadores, todav\u00eda queda camino por recorrer para que esta tecnolog\u00eda se convierta en una herramienta confiable y equitativa en la lucha contra el c\u00e1ncer de mama.<\/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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PLOS DIGITAL HEALTH<\/strong><\/p>

https:\/\/journals.plos.org\/digitalhealth\/article?id=10.1371\/journal.pdig.0001019<\/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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