Identificación de Herramientas en Inteligencia Artificial para Optimizar la Calidad y Reducir Dosis en Mamografías

Abstract

En el contexto actual de la medicina, la integración de tecnologías avanzadas en la mamografía representa un avance significativo en la precisión diagnóstica del cáncer de mama. El objetivo de la monografía es realizar una revisión exhaustiva de la literatura sobre mamografía y tecnologías avanzadas en el diagnóstico del cáncer de mama, evaluando el impacto de innovaciones como Machine Learning y análisis de imágenes médicas (MIA) en la precisión diagnóstica, a través de una metodología que incluye un enfoque sistemático y estructurado, definidos bajo criterios de inclusión y exclusión para seleccionar estudios relevantes y de alta calidad, enfocándose en publicaciones recientes y revisadas por pares. De lo cual se concluyó que la incorporación de tecnologías avanzadas como IA y ML en la mamografía tiene el potencial de mejorar significativamente la precisión diagnóstica y la eficiencia del proceso de tamizaje, por lo que, para optimizar estos beneficios, es necesario superar barreras tecnológicas y adaptar las innovaciones al contexto local, asegurando su implementación efectiva y equitativa.