MADRID, 6 Jun. (EUROPA PRESS) -
Utilizando inteligencia artificial (IA), radiólogos de mama en Dinamarca han mejorado el rendimiento de las pruebas de detección del cáncer de mama y han reducido la tasa de resultados falsos positivos. Los resultados del estudio se publican en 'Radiology', una revista de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).
La mamografía reduce con éxito la mortalidad por cáncer de mama, pero también conlleva el riesgo de resultados falsos positivos. En los últimos años, los investigadores han estudiado el uso de sistemas de inteligencia artificial en la detección. "Creemos que la IA tiene el potencial de mejorar el rendimiento de las pruebas de detección", afirma el doctor Andreas D. Lauritzen, estudiante postdoctoral en la Universidad de Copenhague e investigador del Hospital Gentofte en Dinamarca.
Cuando se utiliza para clasificar los probables resultados normales de las pruebas de detección o ayudar a respaldar las decisiones, la IA también puede reducir sustancialmente la carga de trabajo de los radiólogos. "La detección poblacional con mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama, pero impone una carga de trabajo sustancial a los radiólogos que deben leer una gran cantidad de mamografías, la mayoría de las cuales no justifican una revisión de la paciente", añade Lauritzen. "La carga de trabajo de lectura se agrava aún más cuando los programas de detección emplean lectura doble para mejorar la detección del cáncer y disminuir los recuerdos falsos positivos".
De esta forma, Lauritzen y su equipo se propusieron comparar la carga de trabajo y el desempeño en las pruebas de detección en dos cohortes de mujeres que se sometieron a pruebas de detección antes y después de la implementación de la IA. El estudio retrospectivo comparó dos grupos de mujeres de entre 50 y 69 años que se sometieron a mamografías cada dos años en la Región Capital de Dinamarca.
En el primer grupo, dos radiólogos leyeron las mamografías de mujeres examinadas entre octubre de 2020 y noviembre de 2021 antes de la implementación de la IA. Las mamografías de detección del segundo grupo de mujeres realizadas entre noviembre de 2021 y octubre de 2022 fueron analizadas inicialmente por AI. Luego, uno de los 19 radiólogos especializados en mamas de tiempo completo leyó las mamografías que la IA consideró probables que fueran normales (lo que se denomina lectura única). Las mamografías restantes fueron leídas por dos radiólogos (lo que se denomina lectura doble) con apoyo en la toma de decisiones asistida por IA.
El sistema de IA disponible comercialmente utilizado para la detección fue entrenado mediante modelos de aprendizaje profundo para resaltar y calificar lesiones y calcificaciones sospechosas en mamografías. Todas las mujeres que se sometieron a mamografía fueron seguidas durante al menos 180 días. Los cánceres invasivos y el carcinoma ductal in situ (CDIS) detectados mediante pruebas de detección se confirmaron mediante biopsia con aguja o muestras quirúrgicas.
En total, 60.751 mujeres fueron examinadas sin IA y 58.246 mujeres fueron examinadas con el sistema de IA. En el grupo de implementación de IA, el 66,9% (38.977) de las proyecciones fueron de lectura única y el 33,1% (19.269) fueron de lectura doble con asistencia de IA.
En comparación con el cribado sin IA, el cribado con el sistema de IA detectó significativamente más cánceres de mama (0,82% frente a 0,70%) y tuvo una tasa de falsos positivos más baja (1,63% frente a 2,39%). "En el grupo evaluado con IA, la tasa de recuperación disminuyó en un 20,5 por ciento y la carga de trabajo de lectura de los radiólogos se redujo en un 33,4 por ciento", señala de nuevo Lauritzen.
El valor predictivo positivo del cribado con IA también fue mayor que el del cribado sin IA (33,5% frente a 22,5%). En el grupo de IA, una mayor proporción de cánceres invasivos detectados tenían un tamaño de 1 centímetro o menos (44,93% frente a 36,60%) Todos los indicadores de rendimiento de la detección mejoraron, excepto la tasa de ganglios negativos que no mostró evidencia de cambio.
Por último, Lauritzen comenta que se necesita más investigación para evaluar los resultados a largo plazo y garantizar que no aumente el sobrediagnóstico. "Los radiólogos normalmente tienen acceso a las mamografías de detección previas de las mujeres, pero el sistema de inteligencia artificial no. Eso es algo en lo que nos gustaría trabajar en el futuro". También es importante señalar que no todos los países siguen los mismos protocolos e intervalos de detección del cáncer de mama. Los protocolos de detección del cáncer de mama en Estados Unidos difieren de los protocolos utilizados en Dinamarca.
