Portal de Periódicos da CAPES

Introducción al machine learning en Senología

2023; Elsevier BV; Volume: 36; Issue: 4 Linguagem: Espanhol

10.1016/j.senol.2023.100503

1578-1399

Eduardo Alcobilla Ferrara,

Radiomics and Machine Learning in Medical Imaging

El machine learning, statistical learning o aprendizaje automático es un concepto perteneciente al ámbito de la Ciencia de la Computación, que se refiere a la capacidad de las máquinas para construir modelos matemáticos de alta eficiencia predictiva, a partir de grandes paquetes de datos por medio de una serie de herramientas basadas en la estadística, la algorítmica y la recursividad, y mejorar los mismos conforme se incorpora nueva información. Si bien ya en el campo de la Senología hay diversos proyectos, principalmente orientados a la interpretación de imágenes tanto en Radiología como en Anatomía Patológica, aún es excepcional el empleo sistemático de esta tecnología como fuente de adquisición de nuevos conocimientos, en particular en lo concerniente a la toma de decisiones clínico-terapéuticas. Todos los especialistas involucrados en el campo de la Senología estamos obligados a familiarizarnos con esta metodología, para poder dirigirla apropiadamente, lejos de su utilización con ánimo de lucro, máxime cuando los éxitos cosechados en otros ámbitos sociales permiten intuir que su implementación en Medicina no solo puede resultar útil sino inevitable. Machine Learning or Statistical Learning is a concept belonging to the field of Computer Science that refers to the ability of machines to build mathematical models with high predictive efficiency from large data packages through a series of tools based on Statistics, Algorithmics and recursion, and to improve them as new information is incorporated. Although in the field of breast disorders there are already various projects mainly oriented to the interpretation of images in both Radiology and Pathology, the systematic use of this technology as a source of acquiring new knowledge is still exceptional, particularly with regard to clinical-therapeutic decision-making. All the specialists involved in the field of breast disorders are obliged to familiarize ourselves with this methodology, in order to properly direct it away from its use for profit, especially when the successes achieved in other social spheres allow us to intuit that its implementation in Medicine can not only be useful but unavoidable.