Contribución de la implementación de Inteligencia Artificial para el diagnóstico precoz del cáncer de mama - Ruiz Baquerizo, Karen Roxana (2021)
El cáncer de mama es una grave alteración que afecta a la población femenina, su alta prevalencia y mortalidad se debe en parte a los errores humanos producidos durante la detección de lesiones, lo que impide llegar a un diagnóstico claro y oportuno. La presente investigación bibliográfica tiene como propósito explorar el beneficio de implementar Inteligencia artificial (IA) para la detección oportuna del cáncer de mama, por medio de una revisión sistemática de literatura se emplearon diferentes ecuaciones de búsqueda en diferentes plataformas como Science Direct, PubMed y Springer Link. Las mamografías son pruebas de imagen que permiten visualizar diferentes tipos de lesiones y/o estructuras cuyas características permiten etiquetarlas como normales, benignas o malignas, y esta detección y clasificación se la puede realizar por medio del Diagnóstico asistido por computadora (CAD) empleando IA con aprendizaje automático (ML), y para ello se debe contar con un modelo de ML previamente entrenado en el reconocimiento de lesiones, donde el más empleado es un tipo de red neuronal artificial (ANN) llamado Red Neuronal Convolucional (CNN). El diagnóstico del cáncer de mama empleando IA arrojó un área bajo la Curva ROC (AUC) del 93% y un 91% de sensibilidad, aproximadamente, a comparación del 80% de sensibilidad del diagnóstico tradicional. Con esto se pudo concluir que la implementación de IA muestra buenos resultados y su uso puede resultar beneficioso para el futuro para la conservación de la salud.