A IA pode melhorar a precisão diagnóstica da ressonância magnética com contraste dinâmico da mama

Um sistema de aprendizado profundo (DL) pode melhorar a precisão diagnóstica da ressonância magnética com contraste dinâmico (DCE-MRI) do tecido mamário para detectar câncer de mama, de acordo com um estudo publicado na edição de 28 de setembro da Medicina Translacional da Ciência.

Jan Witowski, MD, Ph.D., da Escola Grossman de Medicina da Universidade de Nova York, na cidade de Nova York, e colegas usaram um sistema DL para melhorar a precisão geral de câncer de mama diagnóstico e personalizar o manejo dos pacientes avaliados com DCE-RM.

Os pesquisadores descobriram que o sistema atingiu uma área sob a curva característica de operação do receptor de 0,92 no conjunto de teste interno (3.936 exames). Nenhuma diferença estatisticamente significativa foi observada entre cinco radiologistas de mama certificados pelo conselho e o sistema DL em um estudo retrospectivo de leitores. Quando as previsões dos radiologistas foram calculadas com as previsões do DL, houve uma melhora observada no desempenho do radiologista. A generalização do sistema DL foi demonstrada usando conjuntos de dados da Polônia e dos Estados Unidos. Resultados consistentes foram vistos em uma análise de subgrupo em diferentes subtipos de câncer e dados demográficos de pacientes. O sistema DL poderia reduzir biópsias desnecessárias na faixa de limites de risco clinicamente relevantes; isso permitiria evitar biópsias que produzam resultados benignos em até 20 por cento dos pacientes com lesões de categoria 4 do Sistema de Dados e Relatórios de Imagens da Mama (BI-RADS).

“Mostramos que nosso sistema DL alcançou um alto desempenho autônomo, equivalente ao dos radiologistas de mama, e que tem o potencial de personalizar o manejo do paciente, reduzindo o número de biópsias desnecessárias em pacientes com lesões BI-RADS 4”, escrevem os autores.

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