Avances en la evidencia científica del cribado de cáncer de mama usando Tomosíntesis con imagen sintetizada

Os presentamos el último artículo publicado en Journal Medical  Screening por la Unidad de mama de Toledo

En él  se presentan los resultados de la  disminución significativa de la mortalidad de cáncer de mama,  tras diez años de realización de un cribado integrado en la unidad pública del Complejo Hospitalario de Toledo, usando Mamografía con Tomosíntesis e imagen sintetizada.

AI-based Strategies to Reduce Workload in Breast Cancer Screening with Mammography and Tomosynthesis: A Retrospective Evaluation

 

Este artículo valora la capacidad de la inteligencia artificial para reducir la carga de trabajo de la lectura del cribado, tanto en mamografía digital como en tomosíntesis.

El trabajo analizó con un software de inteligencia artificial Transpara (ScreenPoint Medical) 15.987 estudios de mamografía y tomosíntesis obtenidos del estudio de cribado con tomosíntesis de Córdoba (Romero et al, Eur Radiol 2018). Este software clasifica los estudios según la probabilidad de malignidad de los hallazgos en un score de 1-10, con un 10% de los estudios en cada score.

Se compararon la sensibilidad y las rellamadas de las diferentes estrategias de lectura original (lectura doble de mamografía, lectura doble de tomosíntesis y lectura simple de tomosíntesis) con un modelo simulado en el que el 70% de los estudios menos sospechosos clasificados por este software no se hubieran leido por radiólogos, el 30% hubieran seguido la lectura original y el 2% de los estudios de mayor sospecha, no derivados por los radiólogos, hubieran sido automáticamente derivados.

Los resultados fueron que, con una reducción del 70% de la carga de lectura, la sensibilidad no resultó inferior, mientras que las rellamadas se redujeron de forma significativa. Los resultados del estudio, comparando este modelo simulado en tomosíntesis con la doble lectura de mamografía digital que es el estándar de los programas de cribado, demostraron una sensibilidad 35% superior, una tasa de derivación 27% inferior y una reducción de la carga de lectura del 30%, lo que avala el uso de este software para facilitar la transicion al cribado con tomosíntesis.

Breast cancer mortality after eight years of an improved screening program using digitalbreast tomosynthesis.
Cristina Romero Castellano, Paul Martin Aguilar Angulo, Lina Cruz Hernández, Pilar Sánchez-Camacho González-Carrato, Rubén Giovanetti González, Justo Alvarez, José Ignacio Chacón,
Juan Ruiz, María Ángeles Fuentes Guillén, Gonzalo Gutierrez Avila

AI-based Strategies to Reduce Workload in Breast Cancer
Screening with Mammography and Tomosynthesis:
A Retrospective Evaluation
José Luis Raya-Povedano, MD • Sara Romero-Martín, PhD, MD • Esperanza Elías-Cabot, MD Albert Gubern-Mérida, PhD • Alejandro Rodríguez-Ruiz, PhD • Marina Álvarez-Benito, PhD, MD