Los valores de VPP y VPN no deberían usarse en muestras en las que la probabilidad a priori de padecer la enfermedad haya sido controlada de forma artificial. Dichos valores no tendrían validez si para realizar el estudio se hubiesen utilizado, por ejemplo, pacientes sanos y enfermos en proporción uno a uno.

Habitualmente, en el campo de la medicina, se utilizan los términos:

Sensibilidad para referirse a la Fracción de Verdaderos Positivos (FVP), esto es, la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo enfermo. La sensibilidad, por tanto, mide la capacidad del test para detectar la enfermedad.

Especificidad para referirse a la Fracción de Verdaderos Negativos (FVN), esto es, la probabilidad de clasificar correctamente a un individuo sano. La especificidad, por tanto, mide la capacidad del test para detectar los pacientes sanos

Un test muy sensible será aquel que detecta con una alta probabilidad a todos los pacientes enfermos, aunque sea a consta de cometer más errores de falsos positivos.

Por contra, un test será más específico cuanto más pacientes sanos detecte, aunque sea a consta de cometer más errores de falsos negativos.

Una aproximación para decidir el umbral, consiste en evaluar la utilidad (U) del test en función de dónde se sitúe dicho umbral. Para ello se define:

BVP: beneficio de verdadero positivo. Si la enfermedad tuviese un tratamiento eficaz y seguro, el beneficio de un verdadero positivo sería 1.
CFN: coste de falso negativo.
BVN: beneficio de verdadero negativo.
CFP: coste de falso positivo.

Presentación del sistema a estudiantes

El sistema fue presentado a internos residentes en periodo de formación con el objeto de recabar opiniones y/o sugerencias respecto a la funcionalidad y comportamiento del sistema. Asimismo se pretendía con ellos conocer el enfoque al desarrollo en el sector salud, para esto, se realizó una encuesta con preguntas cerradas y abiertas a estudiantes en periodo de formación en su mayoría de la facultad de medicina de la Universidad Autónoma de Guerrero.

La encuesta fue aplicada a una muestra de 20 estudiantes, los cuales manifestaron que el sistema les parecía interesante, ya que podían apreciar cualquier lesión de una de una imagen de manera fácil, y que al aplicar el ZOOM podían visualizar de fácilmente una región sospechosa.

La mayoría de ellos opinó que el sistema era interesante y que la facilidad de manejarlo no requería de mucha capacitación, por lo que concluyeron que si se utilizaban estos sistema si se podía detectar el cáncer de mama oportunamente, por lo que, el número de defunciones disminuiría en el estado de Guerrero y en México.

Otros más, opinaron que de acuerdo a la información y estadística del Sector Salud y la OMS esta enfermedad va en incremento y a la fecha no se percibe un control de este problema de salud pública, y que sí sería conveniente que el gobierno implementara estos sistemas automatizados como apoyos al sector salud.

Uno de los estudiantes manifestó que si estos sistemas para la detección del cáncer de mama son costosos y que además se tienen que comprar en el extranjero, principalmente de los Estados Unidos, sería conveniente que el gobierno apoyara a los desarrolladores de software con este enfoque para que se realicen estos programas de computadoras en el estado de Guerrero y en México; y ya no se tenga que gastar comprándolos en otros países.

Los aspectos considerados en la encuesta, se centraron principalmente en conocer las opiniones de los estudiantes en periodos de formación, enfocando principalmente las preguntas, con el objeto de determinar la contribución al desarrollo regional del sistema automatizado de apoyo al diagnóstico de lesiones en imágenes de mamografía, dirigido al sector salud.

Anexos

Encuesta realizada a estudiantes en periodo de formación de la facultad de medicina de la Universidad Autónoma de Guerrero, respecto al Sistema Automatizado de Apoyo al Diagnóstico de Lesiones en Imágenes de Mamografía.

1. ¿La aplicación presentada apoya en el diagnóstico de lesiones con las imágenes que procesa?
a) Si b) No c) No lo sé

2. ¿El sistema automatizado presentado, es fácil de utilizar?
a) Si b) No c) No lo sé

3. ¿Si se utilizara este sistema sería fácil detectar el cáncer de mama?
a) Si b) No c) No lo sé

4. ¿Crees el sistema mejoraría el rendimiento del experto responsable de interpretar la imagen?
a) Si b) No c) No lo sé

5. ¿Consideras que el sistema aporta una segunda opinión sobre el diagnóstico de cáncer?
a) Si b) No c) No lo sé

6. ¿El sistema contribuye con el aprendizaje y la experiencia para residentes en el periodo de formación?
a) Si b) No c) No lo sé

7. ¿Conoces otras aplicaciones correspondientes a estos sistemas?
a) Si b) No c) No lo sé

8. ¿Si el sector salud, contara con estos sistemas, se tendrían tratamientos oportunos?
a) Si b) No c) No lo sé

9. ¿Estos sistemas ayudarían a disminuir las mortalidades de las mujeres por esta causa?
a) Si b) No c) No lo sé

10. ¿Si el sector salud, contara con estos sistemas se reduciría el tiempo de diagnóstico del cáncer?
a) Si b) No c) No lo sé

11. ¿Los sistemas de apoyo a la detección del cáncer de mama, permiten reducir los gastos para el sector salud y el gobierno?
a) Si b) No c) No lo sé

12. Consideras que son necesarios los sistemas computacionales de diagnóstico de cáncer?
a) Si b) No c) No lo sé

13. ¿Cómo influyen y/o benefician estos sistemas automatizados en nuestro región y/o estado?

14. ¿Cuáles serían las implementaciones que sugieres al sistema presentado y/o mejoras que tendrían que agregarse?

15. ¿Cuál es tu opinión personal de estos sistemas, respecto al contexto de la región?


Referencias bibliográficas

1. Avalo, E. (2003). Información para el público en general. www.samas.org.ar. Página vigente al 17/08/2003.
2. [5] Bueno Gloria, 2008. “Detección automática de lesiones en la mama”, Universidad de Castilla - La Mancha. Ciudad Real, 10 de septiembre de 2008.
3. Brandan y Villaseñor, Cancerología 1 (2006) Detección del Cáncer de Mama: Estado de la Mamografía en México. Instituto Nacional de Cancerología.
4. Cancer Mondial, International Agency for Research on Cancer, IARC, http://www-dep.iarc.fr
5. Calderón-Garcidueñas AL. et al., Risk factors of breast cancer in Mexican women. Salud Publica Mex. 2000; 42:26-33.
6. Castro C.A, Pérez T.S., González Barcena J. M., and Santiago J.R., 1999. Interferón y cáncer de mama avanzado. Revista Cubana de Oncología, 15(2):8994.