>
"ArtemisIA, nuestra experiencia en diagnóstico mamográfico "
El cáncer de mama es el más común y constituye la segunda causa de muerte por cáncer entre las mujeres según estadísticas globales del año 2019. La detección temprana es determinante para aumentar las posibilidades de sobrevida.
La densidad mamaria es la cantidad de tejido glandular que conforma la mama la cual se evalúa mediante una mamografía. El riesgo surge a partir de que este tejido puede ocultar el cáncer en la mamografía y es un factor de riesgo independiente para desarrollar la enfermedad puesto que dificulta el diagnóstico del mismo y aumenta la posibilidad de falsos negativos.
Sumado a ello, en la actualidad, el análisis de un paciente y la decisión de un tratamiento adecuado se volvieron más complejos debido al aumento exponencial de los datos disponibles que superan ampliamente la capacidad de procesamiento del cerebro humano. El avance tecnológico en la inteligencia artificial permite el procesamiento de grandes volúmenes de datos que, combinados con la aplicación de redes neuronales capaces de aprender y crear reglas, culmina en la generación de algoritmos exactos para asistir al profesional en la toma de decisiones clínicas. Se logra de esta manera mayor eficiencia que el cerebro humano y se modifican ciertos aspectos del trabajo médico.
ArtemisIA tiene como objetivo la implementación de una red neuronal en la que trabajaron de manera conjunta un equipo médico y un equipo técnico, liderados por la doctora Karina Pesce, jefa de la Sección Diagnóstico e Intervencionismo Mamario del Servicio de Diagnóstico por Imágenes, y el jefe del Departamento de Informática en Salud, Daniel Luna. La iniciativa contó con la colaboración de especialistas del área y fue coordinada por el equipo del Programa de IA en Salud del hospital (PIAsHIBA).
El proyecto se divide en varias etapas; la primera se enfoca en la categorización de densidad mamaria, y ya se encuentra integrada al flujo de trabajo de los profesionales del hospital, luego de un estricto procedimiento de validación. ArtemisIA permite disminuir la variabilidad de la categorización entre los médicos e identificar pacientes de alto riesgo para contribuir al screening de precisión.
Hoy están en desarrollo las fases subsiguientes de Artemisia cuyos objetivos son la detección y clasificación de hallazgos.
Artemisia brindará al médico informante una segunda lectura e interpretación del estudio. A su vez, permitirá llevar a cabo un triage automatizado para optimizar tiempos y recursos en los procesos de la práctica médica, identificando con anticipación los estudios con potenciales hallazgos críticos