lo que debes saber
- Noticias: Informática de imágenes Vega Seleccionó con éxito el conjunto de datos de tomosíntesis digital de mama (DBT) más grande del mundo, que contiene más de un millón de estudios.
- “Santo Grial”: A diferencia de los conjuntos de imágenes estándar, este conjunto de datos incluye “resultados histológicos emparejados” de más de 22.000 pacientes, lo que significa que las imágenes están vinculadas a los resultados finales de la biopsia (incluidos más de 7.000 casos de cáncer confirmados).
- Logro de ingeniería: Los archivos DBT son hasta 50 veces más grandes que las radiografías estándar. La capacidad de Vega para gestionar y desidentificar estos datos masivos de múltiples proveedores demuestra que ha resuelto los desafíos de infraestructura que a menudo obstaculizan el desarrollo de la IA médica.
Resolver la crisis de la “carga cognitiva”.
La publicación de este conjunto de datos llega en una etapa crítica. La DBT, conocida como mamografía 3D, se ha convertido en el estándar de oro para la detección porque reduce la superposición de tejidos y mejora la visualización de la lesión. Sin embargo, también crea una explosión de datos. Un único examen DBT consta de cientos de cortes de imágenes, lo que aumenta considerablemente la “carga cognitiva” y el tiempo de interpretación para los radiólogos en comparación con las mamografías 2D tradicionales.
La inteligencia artificial es la única solución viable para gestionar esta carga de trabajo, pero entrenar modelos para DBT es extremadamente difícil debido al gran tamaño de los archivos.
“Dado que un solo estudio DBT alcanza tamaños de archivo más de 50 veces mayores que muchos otros tipos de estudios de imágenes, como la mayoría de las radiografías de tórax, el tamaño de archivo de este conjunto de datos demuestra la escala que Vega puede lograr”, señaló Bedo. Al gestionar este volumen manteniendo el estricto cumplimiento de la Ley de Desidentificación HIPAA (45 CFR § 164.514(b)), Vega ha demostrado un nuevo nivel de capacidad de información.
Valor de verdad fundamental
Para los desarrolladores de IA, el aspecto de “texturas emparejadas” de este conjunto de datos es lo que lo distingue. Muchos conjuntos de datos se basan en la opinión del radiólogo como etiqueta. El conjunto de datos de Vega se basa en informes de patología.
Al correlacionar los píxeles de las imágenes con el resultado real de la biopsia (histología), Vega AI proporciona evidencia concluyente de cáncer versus tejido benigno. Además, al obtener datos de tres fabricantes de dispositivos diferentes, el conjunto de datos combate el “sobreajuste”, garantizando que los modelos de IA resultantes funcionen en diferentes hospitales y tipos de máquinas, independientemente de la densidad mamaria o la variación anatómica.
