Mejor publicación biomédica del año (Investigación clínica): Esperanza Elías-Cabot

El trabajo "AI-based triage and decision support in mammography and digital tomosynthesis for breast cancer screening: a paired, noninferiority trial", liderado por investigadores del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y el IMIBIC, evalúa en un entorno real, el uso de sistemas de IA como herramienta de triaje y apoyo a la decisión clínica en mamografía y tomosíntesis digital.

Se trata de un ensayo clínico prospectivo con 31.301 mujeres participantes, en el que se detectaron un total de 252 cánceres, lo que lo convierte en uno de los estudios más amplios realizados hasta la fecha en este ámbito.

Los resultados muestran que el uso de IA permite reducir en un 63,6% el volumen de lecturas realizadas por radiólogos al identificar de forma segura los estudios de bajo riesgo que pueden clasificarse como normales sin necesidad de revisión humana. Además, la estrategia basada en IA logró incrementar la tasa de detección de cáncer en un 15,2%. Un trabajo que sitúa a la radiología de mama española en la vanguardia internacional de la investigación en inteligencia artificial aplicada a la salud.

Tras este estudio pionero, publicado en 'Nature Medicine', se encuentra un grupo de radiólogos especializados en mama pertenecientes a la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), como la doctora Esperanza Elías-Cabot, la doctora. Sara Romero Martín, el doctor José Luis Raya Povedano y la doctora Marina Álvarez Benito