El 19 de junio es el 16 de junio, un día que marca la emancipación de los esclavos en los EE. UU. y un momento para reflexionar sobre nuestro progreso con destino a la igualdad y la jurisprudencia.
Dana Brown, presidenta y directora ejecutiva de iCAD.
Sin incautación, incluso es un momento para examinar las persistentes disparidades que continúan afectando a las comunidades negras, particularmente en la atención médica. Una de esas disparidades reside en el ámbito de la lozanía mamaria, donde los grupos minoritarios enfrentan riesgos desproporcionadamente mayores de ciertos cánceres de mama agresivos y peores resultados en comparación con las mujeres blancas.1-3
Grandes disparidades
Las estadísticas son aleccionadoras: las mujeres negras no sólo tienen más probabilidades de que les diagnostiquen cáncer de mama a edades más tempranas y en etapas más avanzadas, sino que incluso tienen una tasa de mortalidad más suscripción. Según datos recientes de la Sociedad Estadounidense del Cáncer, las mujeres negras tienen un 40% más de probabilidades de expirar de cáncer de mama que las mujeres blancas, y esta brecha se amplía entre los grupos de permanencia más jóvenes.4
Por otra parte, los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades (CDC) de EE. UU. informan que las mujeres negras tienen una tasa 81% más suscripción de cáncer de mama triple imagen, un subtipo agresivo que puede ser más difícil de detectar y tratar mediante métodos de detección tradicionales.5 Esta tasa de incidentes de triple imagen es particularmente preocupante a la luz del hecho de que las mujeres negras incluso reciben menos mamografías por tomosíntesis mamaria digital (DBT), o 3D, que otros grupos raciales y étnicos.6-7 aunque la DBT es más capaz de detectar cánceres agresivos, especialmente cuando se complementa con software de IA mamográfica.
Estas disparidades no son meros títulos atípicos estadísticos, sino que indican problemas sistémicos internamente de nuestro sistema de lozanía. Factores como el comunicación establecido a una atención de calidad, las barreras socioeconómicas y los sesgos implícitos en la prestación de atención sanitaria contribuyen a estas marcadas desigualdades.
Oportunidad de cambio
Las mujeres negras enfrentan barreras para admitir la atención que necesitan correcto a la error de representación en el sistema de lozanía, la capacidad de respuesta cultural y la atención deficiente. El uso de orientadores de pacientes, especialmente aquellos de la comunidad negra, contiguo con una mejor educación médica sobre las disparidades en la lozanía, podría mejorar significativamente los resultados del cáncer de mama para las mujeres negras.8-9
Los orientadores de pacientes sirven como enlaces críticos, brindan apoyo culturalmente sensible, facilitan la comunicación entre los pacientes y los proveedores de atención médica y ayudan a navegar por el enredado sistema de atención médica. Garantizan que las mujeres negras reciban exámenes de detección, diagnósticos y tratamientos oportunos, lo que puede mitigar los retrasos y mejorar las tasas de supervivencia. Al mismo tiempo, educar a los médicos sobre los desafíos únicos que enfrentan las mujeres negras, incluido el impacto del racismo sistémico y los prejuicios implícitos, brinda a los proveedores de atención médica el conocimiento y la sensibilidad necesarios para alabar una atención equitativa. Y arbitrar por la inclusión de evaluaciones mamográficas de IA en los exámenes de detección de cáncer de mama agrega una capa imparcial de datos informativos, como lo demuestran los estudios que revisan los resultados de peligro de IA entre mujeres blancas y negras.10 ya que los algoritmos de IA se centran en resultados aprendidos basados en imágenes y no están sesgados por el color de la piel del paciente o el circunscripción donde vive.
Este enfoque dual de orientación del paciente y educación de los médicos, incluida la IA imparcial, aborda los niveles interpersonales y sistémicos de la atención médica, fomentando un entorno donde las mujeres negras se sienten escuchadas, respetadas y apoyadas adecuadamente durante todo su repaso por el cáncer de mama.
Explotar la IA para la equidad sanitaria
A nivel mundial, más de 2,3 millones de mujeres son diagnosticadas anualmente con cáncer de mama y cada 47 segundos alguno pierde la vida a causa de esta enfermedad.11 La detección temprana es secreto en la lucha contra el cáncer de mama, donde la tasa de supervivencia a cinco abriles aumenta a más del 99% para la enfermedad en etapa 1.12 Sin incautación, más del 20% de los cánceres de mama pasan desapercibidos en los flujos de trabajo de detección tradicionales con mamografías, lo que lleva a diagnósticos avanzados y en etapa tardía para muchas pacientes con cáncer de mama.13
Se ha demostrado que anexar software de detección de IA a un flujo de trabajo de radiología perfeccionamiento las tasas de detección de cáncer, a menudo en más del 23% en comparación con los flujos de trabajo tradicionales sin lectores de IA.14-16
La IA incluso ofrece el potencial de enfrentarse las disparidades y mejorar los resultados. Para que la IA gravedad esta precisión, los procesos de ampliación de la IA deben priorizar la inclusión y la disparidad. Al avalar que los conjuntos de datos de entrenamiento utilizados en el ampliación de la IA representen una amplia serie de orígenes raciales, étnicos y geográficos, los algoritmos de IA pueden ofrecer resultados más precisos y equitativos.
Con la disponibilidad de tecnología de IA basada en la nubarrón, las barreras geográficas se minimizan; una mamografía puede ser cargada, analizada por IA y revisada por un radiólogo especializado en mama desde cualquier parte del mundo. Esto garantiza que todas las mujeres, independientemente de su ubicación, tengan comunicación a exámenes de detección de cáncer de mama de suscripción calidad y a interpretaciones de expertos, promoviendo así un comunicación y unos resultados equitativos a la atención sanitaria. La inclusión en el ampliación y el comunicación a la IA es fundamental para avalar que ninguna comunidad se quede a espaldas.
Mientras conmemoramos el Juneteenth y reflexionamos sobre un delirio con destino a la igualdad mediante el logro de la equidad, volvamos a comprometernos a enfrentarse las disparidades en la atención médica, particularmente en la lozanía mamaria. Al modificar en educación, ampliar el comunicación a la atención y utilizar el poder de la IA con la inclusión como núcleo, podemos crear un futuro en el que el diagnosis oportuno y el tratamiento eficaz no sean privilegios sino derechos universales. Juntos, luchemos por un mundo donde todos, independientemente de su raza, origen o geodesía, tengan la oportunidad de morar una vida sana y plena.
Dana Brown es la presidenta y directora ejecutiva de iCAD. Los comentarios y observaciones expresados son los del autor y no reflejan necesariamente las opiniones de tíaminnie.com.
Referencias
- https://www.bcrf.org/blog/black-women-and-breast-cancer-why-disparities-persist-and-how-end-them/
- https://www.komen.org/breast-cancer/risk-factor/race-ethnicity/
- https://www.breastcancer.org/risk/risk-factors/race-ethnicity
- https://www.cancer.org/research/acs-research-news/breast-cancer-death-rates-are-highest-for-black-women-again.html
- https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6316530/
- https://www.jacr.org/article/S1546-1440(21)00006-5/fulltext
- https://www.itnonline.com/article/black-women-are-receiving-inferior-breast-screening
- https://ascopubs.org/doi/10.1200/EDBK_319929
- https://www.komen.org/wp-content/uploads/Landscape-Analysis-Exec-Summary.pdf
- https://www.mdpi.com/2072-6694/14/19/4803
- https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/breast-cancer
- https://www.cancer.org/research/cancer-facts-statistics/breast-cancer-facts-figures.html
- https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/27918707/
- Schilling, K. Rendimiento de la detección del cáncer de mama en el mundo actual con tomosíntesis digital de mama ayer y posteriormente de la implementación de un sistema de detección de inteligencia sintético. Presentación de investigación presentada en el Congreso Europeo de Radiología (ECR) 2023; 1 al 5 de marzo de 2023; Viena, Austria.
- Journal of Breast Imaging, bombeo 5, número 3, mayo/junio de 2023, páginas 258–266, publicado el 31 de marzo de 2023
- Madden, C. Detección de cáncer de mama en el mundo actual ayer y posteriormente de la implementación de un sistema de detección de inteligencia sintético en un software de detección por tomosíntesis digital de mama (DBT). Presentación de investigación presentada en la Society of Breast Imaging (SBI) 2022; 16 al 19 de mayo de 2022; Savannah, Georgia, EE.UU.