Usar IA para 'leer' mamografías mejora la detección de cáncer de mama

La mamografía es una prueba médica sencilla capaz de detectar lesiones sospechosas de cáncer de mama con un tamaño muy pequeño, lo que permite diagnosticar la enfermedad en etapas iniciales y así facilitar el tratamiento y mejorar el pronóstico. Ahora, un ensayo liderado por investigadores de la Universidad de Lund en Suecia ha demostrado que incorporar la inteligencia artificial (IA) a la lectura de las mamografías mejora significativamente la detección de casos de cáncer de mama. 

Actualmente los radiólogos de mama llevan a cabo una doble lectura de la mamografía para garantizar una alta sensibilidad de la prueba y el uso de la IA constituye una alternativa segura a esta labor y ayudaría a reducir la carga de trabajo de estos especialistas, según muestran los resultados del estudio que se han publicado en The Lancet Oncology.

Para conocer con exactitud lo que ocurre cuando los radiólogos trabajan con el apoyo de la IA es necesario realizar estudios en los que las mujeres se sometan de forma aleatoria a la detección con apoyo de la IA o a la detección estándar. El ensayo de detección de mamografía con inteligencia artificial (MASAI) es el primer ensayo controlado aleatorio que evalúa el efecto de la detección respaldada por inteligencia artificial.

“Descubrimos que el uso de IA dio como resultado la detección de un 20% más cánceres en comparación con la detección estándar, sin afectar los falsos positivos”

“En nuestro ensayo, usamos IA para identificar exámenes de detección con un alto riesgo de cáncer de mama, que los radiólogos sometieron a una doble lectura. El resto de las exploraciones se clasificaron como de bajo riesgo y fueron leídas únicamente por un radiólogo. En la lectura de pantalla, los radiólogos utilizaron la IA como soporte de detección, en la que destacó los hallazgos sospechosos en las imágenes”, ha explicado Kristina Lång, investigadora y profesora asociada de radiología diagnóstica en la Universidad de Lund y consultora en el Hospital Universitario de Skåne, que ha dirigido el estudio.

Un avance en el diagnóstico precoz del cáncer de mama

En la investigación han participado 80.033 mujeres que se asignaron aleatoriamente a dos grupos: 40.003 mujeres en el grupo de intervención que se sometió a una prueba de detección asistida por IA y 40.030 en el grupo de control que se sometió a una doble lectura estándar sin apoyo de IA. “Descubrimos que el uso de IA dio como resultado la detección de un 20% (41) más cánceres en comparación con la detección estándar, sin afectar los falsos positivos. Se produce un falso positivo en el cribado cuando se vuelve a llamar a una mujer, pero se le aclara la sospecha de cáncer después del estudio”, ha comentado Kristina Lång.

La ventaja adicional de este cribado es que la carga de trabajo de lectura de pantalla para los radiólogos disminuyó en un 44%. El número de lecturas de pantalla con la detección asistida por IA fue de 46.345 en comparación con 83.231 con la detección estándar. Esta reducción del tiempo es importante, como explica Kristina Lång, que indica que, en promedio, un radiólogo lee 50 exámenes de detección por hora y que con el uso de IA estiman que el tiempo que necesita un radiólogo para leer los aproximadamente 40.000 exámenes de detección en el grupo de IA se redujo alrededor de cinco meses.

La investigadora ha destacado que los resultados son prometedores, pero que deben averiguar si se mantienen al cambiar las condiciones “por ejemplo, con otros radiólogos u otros algoritmos de IA”. Además, son resultados provisionales y hasta dentro de unos años no se dispondrá de las conclusiones definitivas porque necesitan comprobar si el uso de IA para interpretar las imágenes se traduce en una reducción de los cánceres de intervalo, que son tumores que se detectan entre revisiones y suelen tener peor pronóstico que los que se ven en las revisiones. Los investigadores tienen previsto evaluarlo en un estudio en 100.000 mujeres, con al menos dos años de seguimiento.

“La detección es compleja. Siempre se debe tener en cuenta el equilibrio entre el beneficio y el daño. El hecho de que un método de detección encuentre más cánceres no significa necesariamente que sea un mejor método. Lo importante es encontrar un método que pueda identificar cánceres clínicamente significativos en una etapa temprana. Sin embargo, esto debe equilibrarse con el daño de los falsos positivos y el sobrediagnóstico de cánceres indolentes. Los resultados de nuestro primer análisis muestran que la detección asistida por IA es segura, ya que la tasa de detección de cáncer no disminuyó a pesar de una reducción sustancial en la carga de trabajo de lectura de pantalla. El análisis planificado de los cánceres de intervalo mostrará si la detección asistida por IA también conduce a un programa de detección más preciso y efectivo”, concluye Kristina Lång.

Stephen Duffy, Catedrático de cribado del cáncer del Instituto Wolfson de Salud de la Población de la Universidad Queen Mary de Londres (QMUL) considera muy interesantes los resultados, aunque advierte del peligro del sobrediagnóstico de tumores inofensivos: “Puede preocupar que estos aumentos de la detección impulsados por la tecnología incluyan la detección excesiva de lesiones relativamente inofensivas. Por ejemplo, los resultados de este trabajo incluyen un aumento de la detección del carcinoma ductal in situ, que se considera potencialmente sobrediagnosticado. Los autores tienen previsto abordar esta cuestión estimando el efecto de la incorporación de la inteligencia artificial en la tasa de cánceres sintomáticos que surjan en años futuros en las personas que dieron negativo en el cribado”, ha declarado a SMC España.