La inteligencia artificial en mamografía post-mastectomía: resultados mixtos y nuevas perspectivas
Un reciente estudio publicado en Radiology ha generado un intenso debate en la comunidad médica sobre el uso de inteligencia artificial como herramienta independiente para la vigilancia mamográfica en mujeres que han sido sometidas a una mastectomía.
Si bien los resultados muestran un aumento en la sensibilidad diagnóstica, también revelan limitaciones importantes que cuestionan su implementación autónoma en la práctica clínica.
Un estudio multicéntrico con más de 4.000 pacientes
La investigación retrospectiva evaluó la eficacia del software de IA Lunit Insight for Mammography (versión 1.1.7.1) en la interpretación de mamografías de vigilancia unilateral, comparándolo con la lectura convencional por radiólogos.
Se analizaron 4.184 estudios mamográficos de mujeres asintomáticas (edad promedio: 52 años) con antecedentes de mastectomía. En total, se diagnosticaron 111 casos de cáncer de mama contralateral.
Los resultados mostraron que la IA, utilizada como herramienta independiente, obtuvo una sensibilidad del 65,8 %, en comparación con el 55 % de los radiólogos sin asistencia, lo que representa una mejora del 13 %.
Asimismo, la tasa de detección de cáncer fue mayor con IA (17,4 por cada 1.000 estudios vs. 14,6 por cada 1.000 estudios). De los 16 casos detectados exclusivamente por IA, la mayoría fueron carcinomas invasivos en estadio I o II, sin metástasis ganglionares.
Sensibilidad a costa de especificidad
Sin embargo, esta ganancia diagnóstica vino acompañada de una disminución en la especificidad: 91,5 % para IA frente al 98,1 % de los radiólogos.
Además, el software presentó una mayor tasa de falsos positivos, lo que se tradujo en una tasa de recuerdo tres veces mayor en mujeres con mamas densas (11,4 % vs. 3,7 %).
La IA también mostró una menor valor predictivo positivo (PPV) en esta población (16,8 % frente al 41,7 %).
Estas cifras plantean un dilema: si bien la IA puede detectar casos tempranos que los radiólogos podrían pasar por alto, también puede generar alarmas innecesarias y aumentar la carga de pruebas complementarias.
¿Es viable el uso independiente de la IA en este contexto?
Una de las conclusiones más contundentes del estudio es que la IA aún no está lista para su uso independiente en mamografía de vigilancia tras mastectomía.
De los 38 casos con resultados falsos negativos, 30 fueron detectados gracias a métodos complementarios como la ecografía mamaria o la resonancia magnética.
Los investigadores enfatizan que, por ahora, la IA debe utilizarse como herramienta complementaria, no como sustituto del juicio clínico.
Su uso puede ser particularmente útil en la detección precoz de cánceres invasivos sin afectación ganglionar, pero debe ir acompañado de estudios adicionales, especialmente en pacientes con mamas densas o factores de riesgo elevados.
Una herramienta con potencial, pero no exenta de desafíos
El estudio refuerza el potencial de la IA para mejorar la precisión diagnóstica en contextos complejos como la vigilancia post-mastectomía, pero también pone en evidencia sus limitaciones actuales.
La necesidad de seguir utilizando imágenes multimodales y la importancia del criterio médico especializado siguen siendo fundamentales.
Así, la implementación clínica de la inteligencia artificial en mamografía debe hacerse con cautela, integrándola en protocolos que prioricen la seguridad y el bienestar de las pacientes, mientras se continúa investigando y perfeccionando estos algoritmos.
Para conocer más sobre este aporte puede visitar Radiology ya cceder al artículo completo.
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