OPTIMIZACIÓN DEL DIAGNÓSTICO DE CÁNCER DE MAMA: IA EN ULTRASONIDO MAMARIO. RESULTADOS DEL ESTUDIO OPTIMUS

Resumen

OBJETIVO: El propósito de este estudio fue comparar la precisión diagnóstica de un algoritmo de Inteligencia Artificial en ecografía mamaria con la clasificación tradicional BI-RADS^®, utilizando histopatología de la biopsia como estándar de oro. MÉTODO: Estudio piloto, retrospectivo, observacional de 42 pacientes. Los procedimientos incluyeron recopilación de la clasificación BI-RADS^® asignada por el radiólogo, análisis de las imágenes ecográficas mediante el algoritmo de Inteligencia Artificial y resultados definitivos de la biopsia histopatológica. RESULTADOS: Los hallazgos principales revelaron que, de las 42 lesiones analizadas, 27 fueron malignas y 15 benignas. El algoritmo demostró elevado rendimiento, alcanzando una sensibilidad del 100 % y un valor predictivo negativo del 100 %, aunque con especificidad del 20 %. La exactitud diagnóstica total fue del 71,43 %. CONCLUSIÓN: estos resultados preliminares sugieren que el algoritmo de IA es una herramienta complementaria prometedora que puede aumentar la detección de lesiones malignas. Se necesitan series de casos más amplias y estudios prospectivos para confirmar su impacto clínico en la práctica diaria.