Plataforma de mamografía con IA muestra resultados prometedores en la detección del Cáncer de Mama subclínico
La inteligencia artificial está cambiando rápidamente el campo de la radiología, y un nuevo estudio retrospectivo sugiere que las plataformas de IA pueden ser capaces de predecir el desarrollo del cáncer de mama hasta seis años antes de su detección.
Los investigadores encontraron que un sistema de mamografía con IA puede identificar a mujeres con alto riesgo de desarrollar cáncer de mama, incluyendo cánceres detectados en intervalos, con una precisión superior a los métodos tradicionales de evaluación de riesgos.
Estudio retrospectivo en Mamografía con IA
El estudio, publicado en JAMA Network Open, evaluó el uso de un sistema de IA en tres rondas de cribado bienal de cáncer de mama, en las que participaron 116,495 mujeres sin antecedentes de cáncer de mama.
Los investigadores utilizaron la plataforma de IA (Insight MMG, versión 1.1.7.2, Lunit) para puntuar la probabilidad de desarrollar cáncer de mama en una escala de 0 a 100, donde 100 representa la mayor probabilidad de cáncer.
Se analizaron tanto los casos de cáncer detectados en el cribado (SDC, por sus siglas en inglés) como los cánceres de intervalo, es decir, aquellos que se desarrollan entre las rondas de cribado.
Mayor precisión de la IA con el tiempo
En la primera ronda de cribado bienal, los investigadores encontraron que la puntuación promedio de IA para los senos que desarrollaron cáncer detectado en el cribado fue de 19.2, en comparación con 9.5 en los senos que no desarrollaron cáncer.
Esta diferencia se amplió aún más en la segunda (30.8 vs. 8.2) y tercera rondas de cribado (82.7 vs. 5), lo que muestra que la IA se vuelve cada vez más precisa con el tiempo.
Además, la IA también fue capaz de diferenciar entre los senos que desarrollaron cáncer de intervalo y aquellos que no lo hicieron.
En la primera ronda, los senos que desarrollaron cáncer de intervalo tenían una puntuación promedio de 17.8, en comparación con 10.1 en los senos contralaterales.
Esta diferencia se amplió en las rondas sucesivas, lo que sugiere que la IA puede predecir el riesgo de cáncer de mama varios años antes de su detección clínica.
Comparación con los calculadores de riesgo tradicionales
Una de las conclusiones más significativas del estudio es que la precisión predictiva de la IA superó a los modelos tradicionales de evaluación de riesgos.
En la tercera ronda de cribado, el área bajo la curva (AUC) de la IA para la detección de cáncer detectado en el cribado fue del 97%, muy superior a los AUC de los modelos Tyrer-Cuzick, BCRAT y el Consorcio de Vigilancia del Cáncer de Mama, que oscilan entre el 56% y el 71%.
Esto sugiere que las herramientas de IA podrían ofrecer un enfoque más preciso y eficiente para la toma de decisiones en el cribado basado en el riesgo, proporcionando a los radiólogos una manera de evaluar el riesgo de cáncer de mama únicamente a partir de las mamografías, sin necesidad de recurrir a información adicional sobre factores de riesgo tradicionales.
Cánceres de intervalo vs. Cánceres detectados en el cribado
Otro hallazgo importante del estudio es la diferencia en la progresión de los cánceres de intervalo y los cánceres detectados en el cribado.
Los cánceres de intervalo, que se desarrollan más rápidamente, mostraron un incremento más lento en las puntuaciones de IA en comparación con los cánceres detectados en el cribado.
Esto sugiere que los cánceres de intervalo podrían ser más difíciles de detectar en las mamografías de cribado tradicionales, ya que podrían ser ocultos en el momento del cribado y desarrollarse en un período de tiempo más corto.
El Dr. Solveig Hofvind, autor principal del estudio y jefe del Programa de Cribado de Cáncer de Mama de Noruega, comentó:
“Aunque las herramientas comerciales de IA actuales no se diseñaron específicamente para estimar el riesgo futuro de cáncer, descubrimos que la precisión de la IA para estimar el riesgo de cáncer detectado en el cribado o de intervalo superó la de los calculadores de riesgo tradicionales”.
Implicaciones del estudio y futuro del cribado con IA
Los hallazgos de este estudio apuntan hacia un cambio potencial en los protocolos de cribado de cáncer de mama, integrando herramientas de IA para mejorar la precisión en la detección y predicción del cáncer.
La capacidad de la IA para identificar a mujeres en alto riesgo años antes de la detección podría permitir intervenciones más tempranas, mejorando significativamente los resultados en pacientes con cáncer de mama.
En un editorial que acompaña el estudio, el Dr. Marc B.I. Lobbes, radiólogo del Zuyderland Medical Center en los Países Bajos, destacó la necesidad de ensayos prospectivos a gran escala para fortalecer la evidencia a favor de la IA.
Sin embargo, subrayó que las plataformas de IA, como la utilizada en este estudio, representan una herramienta segura y superior en la detección del cáncer de mama, sugiriendo que su implementación en los programas de cribado es inevitable.
“El uso de IA en el cribado del cáncer de mama ya no es una cuestión de ‘si’, sino de ‘cuándo’ y ‘en qué poblaciones específicas'”, concluyó el Dr. Lobbes.
Conclusión
Este estudio respalda la creciente importancia de la IA en el cribado del cáncer de mama, mostrando que las herramientas basadas en IA pueden predecir el riesgo de desarrollar cáncer de mama varios años antes de la detección.
A medida que la tecnología continúe mejorando y se realicen más investigaciones, es probable que la IA se convierta en una parte integral de los protocolos de cribado de cáncer de mama, especialmente para las mujeres en alto riesgo.
Para conocer más sobre esta investigación puede visitar JAMA Network Open y acceder al artículo completo.
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