La inteligencia artificial (IA) está encontrando su lugar en la medicina y encontrando su nicho en el apoyo a la lectura de pruebas de diagnóstico. El último ejemplo de su progreso en esta área es un ensayo clínico publicado el jueves en lanceta, Esto valida el potencial de la inteligencia artificial en el cribado del cáncer de mama. El estudio, en el que participaron más de 100.000 mujeres suecas, muestra que la lectura de mamografías con la ayuda del proyecto puede mejorar la detección temprana de tumores de mama. Además, reduce la carga de trabajo de los radiólogos y reduce la tasa de diagnóstico de los cánceres de intervalo, tumores detectados entre rondas de cribado que muchas veces tienen mal pronóstico.
Los autores del estudio advierten un matiz fundamental antes de continuar: el estudio no justifica reemplazar a los trabajadores de la salud con inteligencia artificial o algo similar. Pero lo que sí hace es apoyar el uso de herramientas de inteligencia artificial para optimizar los resultados de salud en entornos específicos. “La implementación de mamografía con inteligencia artificial en los programas de detección del cáncer de mama, además de ayudar a detectar más cánceres en una etapa temprana, incluidos aquellos con subtipos agresivos, podría ayudar a reducir la carga de trabajo de los radiólogos”, defendió en un comunicado la autora principal, Kristina Lång, de la Universidad de Lund en Suecia. Sin embargo, de cara al futuro, los investigadores pidieron la introducción de la IA “con precaución”, el uso de herramientas probadas y un seguimiento constante.
No hay duda de que los exámenes de detección salvan vidas: estas estrategias poblacionales ayudan a detectar tumores en una etapa temprana y, como ocurre con el cáncer, el tiempo es esencial y, si se detecta temprano, la curación es mucho más probable. En Europa, donde la mamografía suele realizarse cada dos años a partir de los 45 o 50 años (según el país), su valor de detección está bien documentado, pero no es infalible. Puede detectar muchos tumores de forma rápida y precisa, pero algunos tumores pueden escapar a los ojos de estos programas de detección temprana.
De hecho, se estima que entre el 20 y el 30 por ciento de los tumores diagnosticados después de una prueba de detección negativa y antes de la siguiente prueba de detección (llamados tumores de intervalo) pueden detectarse en una mamografía previa. Por lo tanto, mejorar el rendimiento de las pruebas es cada vez más clave para detectar el cáncer lo más rápido posible y evitar retrasos en el diagnóstico de tumores peligrosos que, de otro modo, pasarían desapercibidos.
Ayuda para leer mamografías
En el cribado mamario, las mamografías requieren lecturas dobles por parte de dos radiólogos. Lo que hicieron en este estudio fue dividir a los participantes en dos grupos y asignar al grupo de intervención el apoyo de un sistema de inteligencia artificial entrenado en más de 200.000 pruebas de 10 países. Así, el grupo de control recibió un análisis estándar de mamografías (doble lectura por parte de dos radiólogos), mientras que en el grupo de intervención, el sistema de IA analizó las imágenes y clasificó las imágenes de bajo riesgo como lecturas únicas y las imágenes de alto riesgo como lecturas dobles por parte de los radiólogos.
El ensayo, llamado MASAI, encontró que se encontraron un 29% más de tumores en el grupo de intervención (el grupo impulsado por IA) en comparación con el grupo de control y, lo que es igualmente importante, no hubo un aumento en las tasas de falsos positivos.
“En el ensayo, los radiólogos tomaron la decisión final, pero contaron con el apoyo de la IA. El conocimiento del nivel de sospecha de la IA puede influir en la decisión del radiólogo, ayudando a reducir los falsos negativos en exámenes de alto riesgo. Además, la IA resalta áreas sospechosas en las mamografías, lo que puede ayudar a los radiólogos a identificar cánceres que de otro modo pasarían desapercibidos”, dijo Lång en respuesta a EL PAÍS.
Menos tumores septales
Una consecuencia directa de una mayor precisión en la detección temprana es que a medida que se detectan más tumores durante la detección, las tasas de diagnóstico disminuyen durante los dos años siguientes antes de la siguiente detección (cáncer de intervalo). En concreto, el 12%. Esto es crucial, afirma Lång, porque los tumores diagnosticados entre rondas de detección tienden a ser más agresivos o más avanzados que los tumores encontrados durante las pruebas de detección de rutina.
“Es importante minimizar el número de cánceres de intervalo. La detección temprana de cánceres clínicamente significativos en el cribado es clave, ya que detectarlos tempranamente mejora las perspectivas de un tratamiento eficaz”, explicaron los investigadores.
Las investigaciones también muestran que la carga de trabajo de leer mamografías se reduce en un 44% con la detección basada en IA, lo que es particularmente beneficioso en medio de la escasez de radiólogos mamarios, dijo Lång.
Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico del cáncer de mama del Hospital Reina Sofía de Córdovar y miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica, cree que este estudio “aporta evidencia muy sólida para la toma de decisiones sobre programas de cribado”. “Es necesario reducir la carga de trabajo. Si no utilizamos herramientas como ésta, no será posible ampliar la edad de detección”, afirmó Álvarez.
La inteligencia artificial es un complemento, no un reemplazo
Ahora, dado el escepticismo que tales herramientas podrían generar en la comunidad médica, Lång advierte que una cosa es reducir la carga de trabajo de los profesionales y otra hablar de reemplazarlos: “Este estudio no prueba que la IA pueda reemplazar a los radiólogos. Si la IA se utiliza como una herramienta independiente, puede producir muchos falsos positivos. Por otro lado, la IA también pasó por alto algunos cánceres detectados por los radiólogos en el ensayo”.
La inteligencia artificial no es perfecta y, al igual que los humanos, comete errores. Este estudio plantea su viabilidad como complemento a los ojos médicos. Los investigadores insisten: “La inteligencia artificial aún no está lo suficientemente avanzada como para reemplazar la detección del cáncer de mama en humanos, pero claramente ya es una valiosa herramienta de apoyo que puede hacer que la detección sea más eficiente y precisa”.
Álvarez, que no participó en el estudio, coincide en el papel esencial de los radiólogos experimentados. “Son las personas las que toman las decisiones. La principal contribución de la IA es que son dos ojos unidos que se ven diferentes: detectan daños muy sutiles que pueden pasar desapercibidos. Pero, en última instancia, la decisión final la tenemos que tomar nosotros”.
Lång aseguró que se ha realizado un análisis de coste-beneficio utilizando estas herramientas y que aún es necesario evaluar los resultados de rondas posteriores de detección para comprender los efectos a largo plazo.
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