(Información remitida por la empresa firmante)
ScreenPoint Medical Transpara identificó con precisión la mitad de los cánceres con falsos negativos (todos invasivos y, a menudo, en mamas densas) en un gran estudio retrospectivo que utilizó un conjunto de datos de población de detección
NIJMEGEN, Países Bajos, 19 de noviembre de 2024 /PRNewswire/ -- Los resultados de un estudio de la UCLA publicado recientemente en el Journal of Breast Imaging demuestran que la IA de Transpara para el cáncer de mama, de eficacia probada, puede mejorar la detección del cáncer al reducir los falsos negativos cuando se aplica a una población de detección heterogénea del mundo real en Estados Unidos. El estudio, "Validación externa de un algoritmo de inteligencia artificial comercial en una población diversa para la detección de cánceres de mama con falsos negativos", demostró que Transpara identificó con precisión casi el 50 % de los cánceres de mama con falsos negativos, la mayoría en mamas densas.
Los cánceres falsos negativos detectados por Transpara fueron todos invasivos y predominantemente (82 %) del subtipo luminal A. El cáncer de mama luminal A es el subtipo más común y representa el 50-60 % de todos los cánceres de mama. En la cohorte de tomosíntesis mamaria digital (DBT), todos los cánceres de intervalo detectados se dieron en mamas densas. Como el tejido mamario denso suele asociarse tanto con una sensibilidad mamográfica reducida como con un mayor riesgo individual, la capacidad de Transpara para detectar estos cánceres de intervalo de forma más temprana podría ofrecer mejores resultados de salud.
El estudio fue diseñado para evaluar la capacidad de la IA para detectar cánceres falsos negativos que no se detectaron en el momento de la prueba de detección cuando fueron revisados solo por el radiólogo. Según el Consorcio de Detección del Cáncer de Mama, la tasa de falsos negativos en los Estados Unidos es de 0,8 por cada 1.000 exámenes.
"Si bien la tasa de falsos negativos en la detección del cáncer de mama es baja, minimizar la tasa de falsos negativos en el cáncer es fundamental para lograr el mayor beneficio de la detección", afirmó Alejandro Rodríguez Ruiz, PhD, vicepresidente de Innovación y Estrategia Clínica de ScreenPoint. "Estos resultados son particularmente sólidos ya que el estudio no utilizó conjuntos de datos enriquecidos sobre el cáncer. Al igual que en el ensayo MASAI, este estudio utilizó poblaciones de detección reales, lo que hace que los resultados sean más transferibles al uso clínico en el mundo real".
Contando con más de 35 estudios revisados por pares, Transpara es el único algoritmo de IA evaluado en poblaciones de detección del mundo real a gran escala varias veces (UCLA, Programa de detección de cáncer de mama holandés, Programa de detección de cáncer de mama del Reino Unido, Región Capital de Dinamarca, Universidad de Lund, Registro de cáncer noruego, Hospital Reina Sofía de Córdoba). Transpara ayuda a los radiólogos con la lectura de los exámenes de mamografía (tanto DBT como FFDM), proporcionando un "segundo par" de ojos para ayudar a detectar cánceres antes y reducir las tasas de repetición. La investigación muestra que hasta el 45 % de los cánceres de intervalo se pueden detectar antes utilizando Transpara, al tiempo que ayuda a reducir la carga de trabajo y optimizar el flujo de trabajo.
Acerca de ScreenPoint Medical
ScreenPoint Medical traduce la investigación de vanguardia en aprendizaje automático en tecnología accesible para los radiólogos para mejorar el flujo de trabajo de detección, la confianza en las decisiones y la evaluación del riesgo de cáncer de mama. Radiólogos de todo el mundo confían en Transpara porque ha sido desarrollado por expertos en aprendizaje automático y análisis de imágenes y actualizado con comentarios de usuarios de imágenes mamarias de renombre mundial. Vea todas las pruebas en: https://screenpoint-medical.com/published-evidence/peer-reviewed-publications
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