La mamografía es el método por excelencia para detectar el cáncer de mama, el tipo de tumor más frecuente y la principal causa de muerte por cáncer en las mujeres a nivel mundial. Ahora la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando este examen, también en Argentina.
CADIME
Cómo la inteligencia artificial está cambiando la mamografía en Argentina: El dato que impacta
La inteligencia artificial está cambiando la mamografía en Argentina. Los últimos datos de CADIME causan asombro.
¿Cómo la inteligencia artificial reduce el tiempo de análisis de mamografías en Argentina?
Y es que, se ha conocido que la IA ya reduce el tiempo de análisis de mamografías en un gran porcentaje en Argentina, según comunicado de la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME).
La institución llevó adelante, el pasado 28/05, un seminario virtual sobre cómo se está aplicando la inteligencia artificial al diagnóstico por imágenes en la Argentina, y se revelaron datos impresionantes.
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Disertaron los bioingenieros Martín Sánchez, gerente para América Latina de Entelai, y Ernesto Ridel y Antonio Morales, gerentes de Tecnoimagen. La moderación estuvo a cargo de Luis Marcos, médico especialista en diagnóstico por imágenes y asesor de CADIME.
Los expertos se refirieron a los resultados ya obtenidos en los programas de modernización sanitaria impulsados junto al BID, para implementar sistemas de digitalización y gestión de imágenes en hospitales públicos de mediana complejidad, y al Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (PROSEPU), que acompañó el proceso de digitalización de hospitales regionales de alta complejidad.
IA reduce el tiempo de análisis de mamografías en Argentina
Uno de los datos más llamativos fue saber qué tanto la IA está reduciendo el tiempo de análisis de mamografías en Argentina.
Martín Sánchez, representante de la desarrolladora de herramientas de IA para la salud argentina Entelai, aseguró que, en algunas experiencias de implementación, ya “se redujo a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentaban hallazgos”.
El especialista explicó que los casos de uso dominantes de las herramientas de IA en diagnóstico por imágenes son, en la actualidad, el screening masivo oncológico, la automatización de reportes clínicos y el triage (sistema de evaluación y clasificación rápida que determina la prioridad de atención médica según la gravedad del paciente) en servicios de emergencia, con el fin de acelerar el flujo de trabajo.
En particular, reveló que el principal desafío crítico del diagnóstico pasa porque “el 30 por ciento de los cánceres de mama no son detectados en screening convencional”.
Adicionalmente, mencionó limitaciones en el déficit de radiólogos en ciertas zonas de la Argentina, la fatiga visual y alta variabilidad humana, y los falsos negativos en una de cada cinco mamografías.
En cuanto a la implementación en los hospitales públicos, indicó que el camino consistió en la modernización de sus PACS (Picture Archiving and Communication System) y la mejora de la infraestructura mediante la gestión centralizada de las imágenes en redes.
A esto le siguió la adopción de algoritmos integrados para apoyo diagnóstico, junto con su optimización, etapa que aún se está transitando para lograr un ciclo de mejora continua de la productividad.
Cómo es la tecnología implementada
En este sentido, la tecnología de Entelai -que desarrolló IA validada con más de 1.000.000 de estudios de imágenes- ofrece un análisis de mamografía integrado al flujo RIS (Sistema de Información de Radiología)/PACS “en menos de 5 minutos”, con una sensibilidad “mayor al 95%”, en el modo Triage, con “identificación de microcalcificaciones y nódulos”, y reportes “automatizados y estandarizados”.
También permite un modo de uso denominado de Segunda Opinión, como soporte para elegir pacientes candidatos a ecografía o tomosíntesis. En tanto, la herramienta para radiografía de tórax ofrece mapas de calor que asisten en la detección de anomalías.
Antonio Morales, gerente de Tecnoimagen, y Ernesto Ridel, coordinador de implementación de la misma compañía, añadieron que, en el caso de los programas que permitieron la adopción de esta tecnología en 77 hospitales públicos de la Argentina, el beneficio consistió en la posibilidad de transformar gasto de capital en gasto operativo, al eliminar la barrera de entrada del hardware importado y adoptar un modelo de “pago por estudio”.
“El ahorro fue del 90 por ciento en costos de infraestructura inicial, del 40 por ciento en costos de almacenamiento masivo, y del 43 por ciento en el costo total de propiedad”, asociado al servicio a lo largo de su ciclo de vida, y con ciberseguridad de grado bancario incluida, según puntualizó Morales.
El experto informó que los mencionados hospitales ya llevan procesados con IA un total de 21.042 análisis históricos únicos, el 1,55 por ciento del total, lo que, de acuerdo con sus palabras, indica que el empleo de inteligencia artificial como asistente del diagnóstico médico “ya es una realidad en la Argentina”.
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