Lunit ha anunciado que presentará ocho resúmenes en la Reunión Anual 2023 de la Sociedad Radiológica de Norteamérica (RSNA), que se celebrará en Chicago del 26 al 30 de noviembre. Tres de ellos se presentarán oralmente y los cinco restantes figurarán como ePosters. En una presentación oral, Lunit explora la eficacia de un modelo de IA de filtrado normal (NF) recientemente desarrollado para informar de forma autónoma sobre radiografías normales de tórax.

La investigación evalúa la sensibilidad de la IA en la detección de anomalías, la proporción de radiografías de tórax susceptibles de ser eliminadas del informe y el impacto combinado de Lunit INSIGHT CXR, una IA disponible comercialmente (CA) que detecta hallazgos predefinidos. El modelo NF demostró una sensibilidad media del 97,8% al aplicar un umbral de especificidad del 50%, lo que se tradujo en una reducción total del 22% de las radiografías de tórax que requerían notificación. Además, el modelo CA detectó un 16,7% adicional de anomalías clínicamente significativas omitidas, lo que lo sitúa como una valiosa red de seguridad.

El estudio demuestra que la IA de filtrado normal tiene el potencial de aliviar la carga de trabajo de los radiólogos, y Lunit INSight CXR actúa como un mecanismo de protección vital para evitar que se pasen por alto posibles anomalías. Lunit planea elevar su compromiso con las soluciones innovadoras de IA en radiología lanzando oficialmente el modelo NF en un futuro próximo. Lunit también investiga los patrones parenquimatosos mamográficos y los cambios longitudinales para desarrollar un modelo de IA que prediga el riesgo futuro de cáncer de mama.

El modelo de IA, desarrollado utilizando mamografías digitales seriadas de campo completo 16.113 de más de 9.000 mujeres, demostró una mejora de la predicción del riesgo con AUC de 0,75 a 1 año, 0,76 a 2 años y 0,73 a 3 años. Este estudio muestra la viabilidad de un modelo predictivo de IA para identificar características parenquimatosas mamográficas, mejorar la estratificación del riesgo con cambios longitudinales y acelerar el cribado personalizado del cáncer de mama. Además, un equipo de investigación sueco dirigido por la Dra. Karin Dembrower, médico jefe de la Clínica de Mamografía del Hospital Capio S:t Goran, presenta los resultados del subestudio del ensayo ScreenTrustCAD.

ScreenTrustCAD es el primer estudio prospectivo del mundo sobre la IA en el cribado del cáncer de mama en grandes poblaciones, publicado en la revista Lancet Digital Health. El ensayo reveló que, en un entorno de doble lectura, Lunit INSIGHT MMG más un lector lograron una detección del cáncer superior a la de dos lectores humanos, sin aumentar las retiradas.