Mamografías asistidas por IA aumentan la detección del cáncer en 20 %

La inteligencia artificial encontró más cánceres de mama que los médicos con años de capacitación y experiencia y redujo la carga de trabajo de lectura de mamografías de los profesionales de la medicina casi a la mitad, encontró un nuevo estudio en etapa inicial.

Esto no significa que su hospital permitirá que una computadora determine si tiene cáncer en el corto plazo.

Todavía queda mucha más investigación por hacer, pero el estudio, publicado este martes en la revista The Lancet Oncology, muestra que la IA es segura para usar en la detección del cáncer de mama y podría hacer que los médicos sean aún más efectivos para encontrar el cáncer de lo que son ahora.

Otros estudios han demostrado que la inteligencia artificial puede ser útil para predecir el riesgo de cáncer de mama, pero utilizan modelos o se han centrado en datos retrospectivos.

Los investigadores observaron escaneos de más de 80.000 mujeres en Suecia que se sometieron a una mamografía entre abril de 2021 y julio de 2022.

La mitad de las mujeres fueron asignadas a un grupo en el que la inteligencia artificial leyó la mamografía antes de que la analizara un radiólogo.

Las mamografías del otro grupo fueron leídas por dos radiólogos sin el uso de IA. Todos los radiólogos del estudio se consideraron altamente experimentados.

El grupo cuyas exploraciones fueron leídas por un radiólogo asistido con inteligencia artificial tuvo 20 % más de cánceres detectados que el grupo cuyas mamografías fueron leídas por dos radiólogos sin asistencia técnica adicional.

En general, los exámenes de detección respaldados por inteligencia artificial dieron como resultado una tasa de detección de cáncer de 6 por cada 1.000 mujeres examinadas, en comparación con 5 por 1.000 con el enfoque estándar.

Pero los investigadores dicen que no tuvieron la sensación de que la inteligencia artificial fuera demasiado sensible. No aumentó la cantidad de falsos positivos, cuando una mamografía se diagnostica como anormal aunque no haya cáncer presente.

El grupo que usó la inteligencia artificial tuvo un beneficio adicional: Una carga de trabajo de lectura reducida del 44 %.

El ensayo no midió la cantidad específica de tiempo ahorrado por la IA, pero los investigadores calcularon que si los radiólogos leyeran alrededor de 50 mamografías por hora, a un solo radiólogo le habría tomado de cuatro a seis meses menos leer alrededor de 40.000 exámenes de detección con la ayuda de la inteligencia artificial de lo que se necesitarían dos radiólogos solos.

“El mayor potencial de la IA en este momento es que podría permitir que los radiólogos se sientan menos abrumados por la cantidad excesiva de lectura”, dijo la coautora del estudio, la Dra. Kristina Lång, profesora asociada de diagnóstico de radiología de la Universidad de Lund en Suecia.

En Europa, las pautas recomiendan que dos radiólogos examinen una mamografía. EEUU no tiene el mismo estándar, por lo que el problema de la carga de trabajo puede ser distinto en diferentes países.

Sin embargo, tanto Europa como EEUU tienen escasez de radiólogos, según la Radiological Society of North America.

Si más investigaciones muestran que esta tecnología realmente funciona, puede ayudar a aliviar algunos de esos problemas de personal y hacer que los radiólogos sean aún mejores en su trabajo.

Se espera que la demanda de radiólogos aumente a medida que la población mundial envejece y requiere aún más imágenes. Muchos profesionales ven las posibilidades como buenas noticias en lugar de amenazas a la seguridad de su trabajo.

“Con la mamografía, nuestro objetivo es detectar el cáncer de mama lo antes posible, para darle a cada paciente el mejor pronóstico, por lo que cualquier cosa que nos haga más precisos es algo maravilloso”, dijo la Dra. Stamatia Destounis, radióloga especializada en imágenes de mama en el Elizabeth Wende Breast Care en Rochester, Nueva York, que no participó en este estudio.

Cualquier tipo de tecnología que pueda ayudar con la detección de senos podría marcar una gran diferencia. La incidencia del cáncer de mama aumentó 0,5 % por año, según la American Cancer Society, aunque no hubo un incremento correspondiente en el número de muertes.

Detección temprana

Si bien el cáncer de mama sigue siendo la segunda causa de muerte entre las mujeres que mueren de cáncer, después del cáncer de pulmón, más mujeres han sobrevivido que hace décadas, en gran parte debido a la detección eficaz.

Cuando el cáncer de mama se detecta temprano, la probabilidad de supervivencia de una persona aumenta significativamente. Pero la mamografía no es perfecta, dicen los expertos. Es una habilidad altamente subjetiva.

En general, las mamografías de detección pasan por alto alrededor del 20 % de los cánceres de mama, según el National Cancer Institute.

Detectar el patrón complejo que es el cáncer de mama es extremadamente difícil, incluso con años de capacitación especializada. Esencialmente, un radiólogo debe detectar un tumor que es blanco en medio de un fondo blanco.

Es posible que algún día la inteligencia artificial pueda ayudar con la detección de patrones, pero el trabajo de un radiólogo es mucho más que el reconocimiento de patrones, dijo la Dra. Laura Heacock, radióloga de senos en el Centro de Cáncer Langone Perlmutter de la New York University que no participó en el nuevo estudio.

“Si pasa un día con un radiólogo, verá que la forma en que una IA analiza una mamografía es en realidad solo una fracción de cómo los radiólogos practican la medicina, incluso en las imágenes de los senos”, dijo.

“Estas herramientas funcionan mejor cuando se combinan con radiólogos altamente capacitados que toman la decisión final sobre su mamografía. Piense en ello como una herramienta como un estetoscopio para un cardiólogo”.

Heacock dijo que con más investigación, sus colegas pueden usar la inteligencia artificial como esta en el futuro.

Los radiólogos ya utilizan un tipo de análisis de imágenes por computadora comparativamente rudimentario llamado CAD, desarrollado en la década de 1990, que puede reconocer patrones en las mamografías.

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