Inteligencia artificial en mamografía: un avance en la detección precoz del cáncer de mama
Un reciente estudio multicéntrico publicado en Nature Communications ha revelado que el uso de inteligencia artificial como complemento en la interpretación de mamografías puede aumentar significativamente la tasa de detección de cáncer de mama, sin incrementar el número de falsos positivos.
Este hallazgo refuerza el potencial de la IA en la mejora de los programas de cribado mamográfico, especialmente en mujeres con mamas densas.
Un estudio a gran escala con resultados prometedores
La investigación, que involucró a más de 24.000 mujeres con una edad media de 61 años, fue realizada en varios centros médicos y forma parte del programa nacional de cribado de cáncer de mama en Corea del Sur.
Aproximadamente dos tercios de las participantes presentaban mamas densas, un factor que tradicionalmente dificulta la detección temprana del cáncer debido a la baja sensibilidad de la mamografía convencional.
El estudio comparó la tasa de detección de cáncer (CDR) y la tasa de recitación (RR) entre la interpretación mamográfica convencional y el uso adicional de software de inteligencia artificial (Lunit Insight MMG, versión 1.1.7.1, Lunit).
Los resultados mostraron un aumento del 13.8% en la CDR cuando los radiólogos utilizaron IA como apoyo (5.7% frente a 5.01% en la interpretación no asistida).
Además, no se observaron diferencias estadísticamente significativas en la tasa de recitación (4.53% con IA frente a 4.48% sin IA).
Impacto en la práctica radiológica
El Dr. Yun-Woo Chang, autor principal del estudio y radiólogo en el Hospital Soonchunhyang University Seoul, destacó que el uso de IA como asistencia no afectó negativamente la tasa de recitación, lo que ofrece tranquilidad a los radiólogos en contextos de lectura única.
Esto es especialmente relevante en programas de cribado donde un único radiólogo realiza la interpretación mamográfica, ya que permite aumentar la precisión sin generar alarmas innecesarias.
Beneficios en la detección para radiólogos generales
Aunque el uso de IA mostró mejoras significativas en la detección del cáncer de mama tanto para radiólogos especialistas como para generales, se observó una ligera diferencia en el comportamiento entre ambos grupos.
Los radiólogos generales aumentaron su tasa de detección de cáncer del 3.87% al 4.89% al utilizar IA.
Sin embargo, también experimentaron un ligero aumento en la tasa de recitación (6.89% con IA frente a 6.31% sin IA).
Los autores del estudio sugieren que esta variación puede deberse a una mayor dependencia de la IA por parte de los radiólogos generales, quienes podrían tener menos confianza en la interpretación mamográfica en comparación con los especialistas.
Imagen destacada en Nature Communications
En la prueba 1, el radiólogo (BR) sin el apoyo de IA interpretó la mamografía como una escala de malignidad 2, sin indicar la necesidad de un recitado. Posteriormente, al presentarse automáticamente el resultado del AI-CAD, este señaló un puntaje anormal del 75 %.
En la prueba 2, el radiólogo con el apoyo del AI-CAD interpretó la mamografía de una asimetría focal en el cuadrante superior interno de la mama izquierda como una escala de malignidad 4 y decidió realizar un recitado. Se llevaron a cabo una ecografía y una biopsia guiada, cuyo análisis patológico reveló un carcinoma ductal in situ (CDIS) con microinvasión. La paciente se sometió a una mastectomía con preservación del complejo areola-pezón.
IA como complemento, no como sustituto
El estudio resalta la necesidad de considerar el uso de IA como una herramienta de apoyo en la práctica clínica y no como un sustituto de la evaluación humana.
Si bien los resultados son alentadores, los investigadores reconocen algunas limitaciones, como la naturaleza observacional del estudio y el periodo de seguimiento relativamente corto.
Además, aunque el software utilizado fue compatible con mamografía digital, no se incluyó el uso de tomosíntesis digital de mama (DBT), una técnica cada vez más común en los programas de cribado.
Perspectivas futuras: hacia un cribado más eficiente
El uso de inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama continúa evolucionando. Los hallazgos de este estudio abren la puerta a futuras investigaciones que evalúen la implementación de IA en programas de cribado con doble lectura o en combinación con técnicas más avanzadas como la tomosíntesis.
La optimización del cribado mamográfico sigue siendo fundamental en la lucha contra el cáncer de mama, la neoplasia más común y causa principal de mortalidad en mujeres a nivel mundial.
Para conocer más sobre esta investigación puede visitar Nature Communications y acceder al artículo completo.
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