{{#section.link.href}}
{{section.link.title}}
{{/section.link.href}}
En los últimos años, asistimos de forma constante a numerosas aplicaciones de la inteligencia artificial (IA) en diversos campos. ¿Puede ser útil a la hora de detectar un cáncer de mama? ¿Puede la IA ayudar a radiólogos y ginecólogos en las pruebas que se realizan para prevenirlo? La respuesta es sí.
Lo han demostrado científicos suecos, en un ensayo grande y aleatorio, es decir, con participantes que se han elegido de manera aleatoria entre la población que cumple los criterios para el estudio. En este caso, "mujeres de 40 a 80 años elegibles para una mamografía de detección". Sus resultados se acaban de publicar en la revista The Lancet.
"Los estudios retrospectivos han mostrado resultados prometedores utilizando inteligencia artificial (IA) para mejorar la precisión de las mamografías y reducir la carga de trabajo de lectura de pantallas; sin embargo, hasta donde sabemos, aún no se ha realizado un ensayo aleatorio", advierten los científicos en la presentación del estudio. De ahí que decidieran hacerlo.
Y lo que han constatado es que la mamografía apoyada por la IA reduce la carga de trabajo de los radiólogos. Y la reduce mucho. A la hora de interpretar una mamografía y detectar un cáncer de mama, la inteligencia artificial es tan buena como dos radiólogos especializados trabajando juntos.
"Los resultados ilustran el potencial de la inteligencia artificial para reducir la carga de trabajo de los radiólogos", valora Stephen Duffy, catedrático de cribado del cáncer del Instituto Wolfson de Salud de la Población, de la Universidad Queen Mary de Londres. En declaraciones al SMC del Reino Unido, advierte de que esta cuestión es "de considerable importancia en muchos programas de cribado mamario".
Los científicos suecos realizaron el ensayo aleatorizado con más de 80.000 mujeres, entre abril de 2021 y julio de 2022. La media de edad fue de 54 años.
Su objetivo era "evaluar la seguridad clínica de un protocolo de lectura de pantalla compatible con IA en comparación con la lectura de pantalla estándar realizada por radiólogos después de la mamografía". Y al aplicarlo, vieron que "el cribado de mamografía respaldado por IA dio como resultado una tasa de detección de cáncer similar, en comparación con la lectura doble estándar, con una carga de trabajo de lectura de pantalla sustancialmente menor".
"El cribado apoyado por IA entre 39.996 participantes dio como resultado 244 cánceres detectados. El cribado estándar entre 40.024 participantes dio como resultado 203 cánceres detectados", explican los investigadores. "La carga de trabajo de lectura de pantalla se redujo en un 44,3 % con la IA".
El estudio ha mostrado que la inteligencia artificial no aumenta los falsos positivos y reduce la carga de trabajo de los radiólogos a casi la mitad. Los investigadores concluyen que "el uso de IA en el cribado de mamografía es seguro".
"Es fantástico ver un artículo como éste sobre la aplicación de la IA a la radiografía", dice Dame Wendy Hall, catedrática de Informática de la Universidad de Southampton, en declaraciones al SMC del Reino Unido. "Necesitamos este tipo de investigación basada en pruebas para respaldar las afirmaciones de que la IA nos ayudará a mejorar la asistencia sanitaria".
Duffy advierte de los riesgos de un posible sobrediagnóstico. "Esta reducción del tiempo de lectura puede lograrse con un aumento de la capacidad de detección", y "puede preocupar que estos aumentos de la detección impulsados por la tecnología incluyan la detección excesiva de lesiones relativamente inofensivas".
Pone un ejemplo: "Los resultados de este trabajo incluyen un aumento de la detección del carcinoma ductal in situ, que se considera potencialmente sobrediagnosticado". Pero los autores del estudio aseguran que ya tienen previsto abordar esta cuestión y solucionarla.
Este estudio, además, es un primer paso. Porque, vistos los buenos resultados, tienen previsto ampliarlo. "El ensayo no se ha detenido, y el criterio principal de valoración de la tasa de cáncer de intervalo se evaluará ahora en 100.000 participantes, tras 2 años de seguimiento", advierten los científicos suecos.
Hall celebra que sea así. "Este es solo un experimento, pero le seguirán otros. El experimento debe repetirse muchas veces antes de que podamos sacar conclusiones generales, pero es muy alentador ver resultados positivos”, afirma la experta al SMC del Reino Unido.