La IA no detecta casi un tercio de los cánceres de mama, según un estudio [eng]

En un análisis de 414 mujeres, con una edad media de 55,3 años, recientemente diagnosticadas con cáncer de mama, los investigadores evaluaron el rendimiento de un sistema de diagnóstico asistido por ordenador basado en IA (AI-CAD) al interpretar mamografías y resonancias magnéticas de mama. Para que se considerara "detectado", el sistema debía tanto calificar una lesión como sospechosa como localizarla correctamente. Cuando no cumplía esos criterios, el cáncer se catalogaba como no detectado por la IA.

[#17 rojo_separatista]

- CNN + Faster R-CNN (Ribli et al.) - CBIS-DDSM (~1.600 casos) - AUC 0,95 · Sensibilidad 90% · Especificidad 92% - www.nature.com/articles/s41598-018-22437-z

- Deep CNN (Agarwal et al.) - DDSM / CBIS-DDSM - Accuracy 95% · AUC 0,97 - arxiv.org/abs/2003.07971


- YOLO-based CAD (Al-Masni et al. - INbreast (410 mamografías) - Sensibilidad 97,3% · Especificidad 93,7% · Accuracy 95,1% www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169260718305509

- CNN…   

[#11 Feliberto]

Ya detecta más que el SAS...

[#10 placeres]

Tiene toda la pinta de que están vendiendo su método , incluso tirando por tierra las IA de detección para quedar mejor.

Chirría que no lo comparen con el ojo humano. Hasta ahora, lo que se había visto en papers es que las IA iban un pelín mejor que una lectura simple, pero todavía por debajo de una doble lectura (dos radiólogos). Y además dependen mucho de la calidad y el tipo de las pruebas. Vamos, que queda camino por recorrer y no es tan mágico como lo pintan los juntaletras/influencers

[#12 Abril_2025]

Si se basa en una radiografía normal no es sorprendente. Si miras por internet cómo son ves que son pequeños e insignificantes puntos en imágenes en escala de grises.

Por mucho que lo entrenes no parece que una imagen con tan pocos colores y con elementos tan pequeños y poco claros puedan ser identificados con cierto éxito. La IA identifica elementos en una imagen, no tiene el beneficio de la experiencia humana de quien lleva años haciéndolo.

Además, como dice #10 , la comparación se hace con…   

[#14 Einwanderer]

#1 #2 #3 #10 #12 La noticia no hace un gran trabajo aclarando las cosas pero esas no son las conclusiones del estudio. Lo que han hecho es emplear un modelo que muestra un punto ciego y es precisamente el que esperarías de una radiografía, especialmente en tumores pequeños en los que la relación señal-ruído (y contexto) es muy baja (empleando además una definición muy restrictiva de resultado correcto). Desafortunadamente no tengo acceso al paper completo ahora mismo para ver si lo han…   

[#7 nemeame]

Hace años, antes de la IA mi jefe me dio un consejo muy bueno: nunca te fíes de las interpretaciones o afirmaciones de otros, fiate solo de lo que compruebes por ti mismo

[#16 rojo_separatista]

#7, hay otra frase que me parece muy buena: "dime cual es tu opinión y te daré un estudio científico que la confirme". Y este es el problema, que los datos se pueden interpretar de muchas maneras.

[#9 amouseonmars]

#5 pero es que esa gente, nosotros, no pintamos nada. Desde hace mucho.

[#13 xaxipiruli]

La visión por ordenador es capaz de detectar objetos, grietas, matriculas, señales... pero no es capaz de detectar una masa anomala, ahá.

[#19 cunaxa]

Como si solo existiera una inteligencia artificial.

[#3 Moteplass]

Me indigna esta noticia, el modelo falla siempre al empezar y se debe ajustar, y si no puede dar datos fiables se elimina, como en muchos de los casos, la mayoría diria yo.

Pero eso se ve en los propios tests, no se pone en ejecución y entonces “se descubre” que no funciona.

Además, 414 pacientes es una muesyra muy pequeña para entrenar, parece que no hayan hecho bien el trabajo.

[#4 amouseonmars]

#3 pues que no te indigne, porque la gente que tiene que tomar decisiones sobre invertir o no o adoptar y desarrollar un modelo de IA no son el objetivo de esta noticia, afortunadamente. Esto es reggaeton noticioso.

[#5 Moteplass]

#4 pero ya podemos ver en el primer comentario que la gente cree que “la IA” ha fallado, cuando lo que ha fallado es solo un proyecto.

Es como decir: “la escritura ha fallado porque no entiendo lo que pone en esta nota”.

[#6 SpeakerBR]

#3 414 es el número de pacientes con cáncer cuyas imágenes se ha pasado a la IA. No se menciona nada del entrenamiento de la misma.

[#18 emachan]

Esto es un rendimiento especialmente pobre para una tecnología que consiste precisamente en identificar patrones.

[#1 ContracomunistaCaudillo]

Pues un gran revés para la IA, el sector sanitario se suponía que era donde más fuerte puede entrar la IA pero está claro que a la hora de la verdad falla más que una escopeta de feria. Los fan boys ya no podrán decir que es culpa de cómo se usa.

[#2 Moteplass]

#1 Una IA no lo detecta! Una!

A ver, que yo puedo hacer una IA en una mañana para detectar eso sin despeimarme.

Otra cosa es el nivel de acierto.

La mia sería mala, esta también, pero no es la IA, es el modelo que esta mal hecho.

Pus tendrán que mejorarla o cambiar los criterios de su evaluación para que identifique mejor.

La IA en general no ha fallado, un proyecto de IA sí, como el 90% de ellos.

[#8 tropezon]

#2 Bueno, más exacto es usar la palabra TODAVIA.

Las IA's están en continua evolución, y muy rápida.

Otra cosa es que éticamente nos guste más o menos, o que el gasto de energía nos preocupe. Pero en capacidades y evolución hoy están en pañales, todavía.

[#15 Borgiano]

#2 Efectivamente, habla de "la IA" como si fuera un todo, el nivel de la prensa actual