La Inteligencia Artificial y su Impacto en el Cribado del Cáncer de Mama
La inteligencia artificial (IA) está abriendo nuevas posibilidades en el ámbito médico, especialmente en la lectura de pruebas diagnósticas. Un estudio reciente, publicado en The Lancet, valida el uso de IA en los cribados de cáncer de mama, evidenciando su potencial para mejorar la detección temprana de tumores. Esta investigación, que incluyó a más de 100,000 mujeres en Suecia, demuestra que el uso de la IA puede optimizar la lectura de mamografías, reducir la carga de trabajo de los radiólogos y disminuir la tasa de diagnóstico de tumores que aparecen entre los cribados, conocidos como cánceres de intervalo.
Importancia del Estudio
Los autores del estudio advierten que la investigación no busca reemplazar al personal sanitario con IA. Más bien, se trata de una herramienta que puede complementar la labor de los radiólogos y mejorar los resultados de salud. Kristina Lång, autora principal del estudio y representante de la Universidad de Lund, resalta la necesidad de introducir esta tecnología «con cautela», asegurando su efectividad y seguridad a través de un seguimiento continuo.
Cribados de Cáncer de Mama
Los programas de cribado son fundamentales para detectar cánceres en etapas tempranas, lo cual es crucial para aumentar las posibilidades de tratamiento eficaz. En Europa, las mamografías se suelen realizar cada dos años a partir de los 45 o 50 años. Aunque estas pruebas son valiosas, no son infalibles; se estima que entre el 20% y 30% de los tumores son diagnosticados después de un resultado negativo en la mamografía anterior. Esta cifra enfatiza la necesidad de mejorar los métodos de detección.
Metodología del Estudio MASAI
El ensayo, conocido como MASAI, consistió en dividir a las participantes en dos grupos. Uno utilizó el análisis estándar de mamografías realizado por dos radiólogos, mientras que el otro grupo recibió apoyo de un sistema de IA entrenado con más de 200,000 pruebas de diez países. El sistema de IA clasificó las mamografías en bajo y alto riesgo, optimizando el proceso de lectura.
Los resultados mostraron que el grupo que utilizó la IA identificó un 29% más de tumores sin incrementar la tasa de falsos positivos. Lång menciona que la IA ayudó a los radiólogos a tomar decisiones más informadas, lo que redujo los falsos negativos en exámenes de alto riesgo.
Reduciendo Cánceres de Intervalo
La mejora en la detección temprana tiene una consecuencia positiva: la tasa de cánceres de intervalo se redujo en un 12% en el grupo que utilizó IA. Este hallazgo es significativo, dado que los tumores diagnosticados entre rondas de cribado suelen ser más agresivos. La investigación subraya que la detección temprana de cánceres clínicamente significativos es esencial para un tratamiento eficaz.
Además, el uso de IA redujo la carga de trabajo en un 44%, lo que es especialmente crítico ante la escasez de radiólogos.
Complementariedad de la IA y el Rol del Radiólogo
A pesar de los beneficios, Lång subraya que la IA no puede reemplazar la experiencia de los radiólogos. En el estudio, esta tecnología demostró ser una herramienta útil, pero no infalible. La combinación de la IA y el ojo humano puede detectar lesiones que de otro modo habrían sido pasadas por alto. Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama en el Hospital Reina Sofía de Córdoba, refuerza este punto, describiendo la IA como un «extra» que apoya al radiólogo pero no lo sustituye.
El estudio concluye que, aunque la IA aún no está lista para reemplazar el análisis humano en el cribado del cáncer de mama, su implementación puede facilitar un proceso más eficiente y preciso en la detección de esta enfermedad.
