El potencial de la IA en la detección del cáncer de mama
La inteligencia artificial (IA) continúa revolucionando el campo de la imagenología médica, especialmente en la detección del cáncer de mama. Un estudio reciente, publicado en Radiology: Artificial Intelligence, sugiere que el uso de IA en la mamografía digital con tomosíntesis (DBT, por sus siglas en inglés) mejora la precisión del cribado secuencial, permitiendo una detección más temprana y precisa de anomalías sospechosas.
Evaluación de la IA en el cribado secuencial con DBT
En este estudio retrospectivo, los investigadores analizaron la eficacia de un software basado en IA, ProFound AI v2.0 (iCAD), en 1.799 mujeres con un promedio de edad de 58.1 años.
Todas las participantes se sometieron a al menos dos cribados secuenciales con DBT-AI y contaban con un seguimiento clínico de un año.
Se establecieron umbrales específicos para la evaluación de los resultados: puntuaciones de caso superiores a 70 y cambios de puntuación superiores a 25 fueron considerados indicadores relevantes de posible malignidad.
Los hallazgos fueron contundentes: los exámenes verdaderamente positivos mostraron la mayor puntuación media de DBT-AI (75), en comparación con los exámenes falsos positivos (42), falsos negativos (37) y verdaderamente negativos (34).
Esto sugiere que los casos con altas puntuaciones de IA merecen una evaluación más rigurosa por parte de los radiólogos.
Importancia de los cambios en la puntuación de IA
Además de la puntuación absoluta, los investigadores analizaron los cambios en las puntuaciones entre exámenes secuenciales.
Se encontró que los exámenes verdaderamente positivos presentaron un cambio medio de puntuación de 21.1, significativamente mayor que el de los falsos positivos (9.23), los verdaderamente negativos (0.73) y los falsos negativos (-0.17).
Este hallazgo refuerza la idea de que no solo la puntuación de IA en un examen único es importante, sino también la variación en la puntuación a lo largo del tiempo.
En 16 de los 18 casos verdaderamente positivos, una variación de puntuación igual o superior a 25 entre dos exámenes consecutivos estuvo asociada a un resultado final de malignidad confirmado por anatomía patológica.
Sensibilidad y especificidad del algoritmo de IA
Los investigadores establecieron un umbral de detección con una puntuación de caso de 26 y un cambio de puntuación de +1.
Con este criterio, la IA alcanzó una sensibilidad del 89.4 % y una especificidad del 42.9 %, lo que demuestra un desempeño favorable en términos de detección temprana de cáncer de mama.
Además, al combinar las puntuaciones absolutas con los cambios entre exámenes, la sensibilidad aumentó al 93.6 % y la especificidad al 62.8 %, optimizando la toma de decisiones en la evaluación de imágenes mamográficas.
Imagen destacada de Radiology: Artificial Intelligence
Aquí se presentan mamografías de detección realizadas en 2020 y 2021 a una mujer de 41 años con mamas heterogéneamente densas. La mamografía de 2020 (A) recibió una clasificación BI-RADS 1 con una puntuación de DBT-AI de 34. En 2021, el estudio inicial fue evaluado como BI-RADS 0, con una puntuación de DBT-AI de 99. El informe final de patología confirmó un carcinoma ductal invasivo.
Aplicaciones clínicas y futuro de la IA en mamografía
Los hallazgos de este estudio refuerzan el potencial de la inteligencia artificial para mejorar el rendimiento del cribado mamográfico.
Aunque las decisiones diagnósticas siguen dependiendo de la interpretación radiológica, la IA puede proporcionar una herramienta valiosa para priorizar casos y optimizar la detección temprana de lesiones malignas.
En particular, la combinación de altas puntuaciones de IA con cambios significativos en exámenes secuenciales puede ser clave para reducir falsos negativos y mejorar la precisión en la identificación de cáncer de mama.
Un paso adelante en la detección del cáncer de mama
Este estudio demuestra que la inteligencia artificial tiene el potencial de transformar la mamografía digital con tomosíntesis, permitiendo un cribado más preciso y eficiente.
A medida que la tecnología continúa evolucionando, la integración de IA en la práctica radiológica puede representar un avance crucial en la lucha contra el cáncer de mama, mejorando tanto la detección temprana como los resultados clínicos para las pacientes.
Para conocer más sobre esta investigación puede visitar Radiology: Artificial Intelligence.
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