La inteligencia artificial, tan eficaz como dos radiólogos buscando tumores de mama al mismo tiempo

El estudio, publicado en The Lancet Oncology, muestra en un análisis preliminar que contar con la ayuda de la IA es tan útil como poner a dos radiólogos especializados en mama a revisar al mismo tiempo las mamografías en busca de tumores. Detectaron un 20% más de tumores que utilizando la metodología tradicional con la doble revisión de dos especialistas. Además de reducir casi a la mitad la carga de trabajo de los médicos lo hicieron sin aumentar los falsos positivos.

Lo que aún no ha demostrado este estudio preliminar es si esa interpretación más rápida de las imágenes se traduce finalmente en una detección más precoz y, por tanto, más tratable. Sobre todo, en los llamados cánceres de intervalo, que son esos tumores que aparecen entre mamografías. Las conclusiones son positivas, aunque por ahora no justifican plenamente el uso de esta tecnología, al menos de forma inmediata, explican los autores del estudio.

«Estos prometedores resultados provisionales de seguridad deben usarse para informar nuevos ensayos y evaluaciones basadas en programas para abordar la pronunciada escasez de radiólogos en muchos países. Pero no son suficientes por sí solos para confirmar que la IA está lista para implementarse en las mamografías», advierte la autora principal del estudio, la Dra. Kristina Lång, de la Universidad de Lund, Suecia. «Todavía necesitamos comprender las implicaciones en los resultados de los pacientes, especialmente si la combinación de la experiencia de los radiólogos con la IA puede ayudar a detectar cánceres de intervalo que a menudo pasan desapercibidos en las pruebas de detección tradicionales, así como la rentabilidad de la tecnología», explica en un nota de prensa.

Las directrices europeas recomiendan la doble lectura de las mamografías por parte de dos radiólogos para garantizar una alta sensibilidad e identificar correctamente a las personas con la enfermedad. Pero hay una escasez de radiólogos de mama, incluidos muchos países europeos, y para formar a nuevos especialistas en la interpretación de mamografías se necesita más de una década.

Por tanto, la IA se propone no tanto como una alternativa al radiólogo, sino como un chequeo de seguridad, un segundo lector automatizado que aliviaría la carga de trabajo sin perder precisión.

Este nuevo trabajo se realizó con las mamografías de 80.033 mujeres suecas de entre 40 y 80 años. La metodología fue la siguiente: la inteligencia artificial analizó la imagen de la mamografía y predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10, donde uno representa el riesgo más bajo y 10 el más alto. Si la puntuación de riesgo era inferior a 10, un radiólogo analizaba más la imagen, mientras que si el sistema de IA predecía una puntuación de riesgo de 10, dos radiólogos estudiaban la placa.

Con todas sus luces y sombras, la Inteligencia Artificial abre en la detección del cáncer nuevas posibilidades que pueden también aliviar la presión de los sistemas sanitarios. Marina Álvarez, especialista en mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram), cree que este estudio «con un número elevado de casos y un diseño impecable», confirma las ventajas de utilizar herramientas de inteligencia artificial como ayuda al radiólogo a interpretar las mamografías. Y mejorarán en un futuro: «Los sistemas de inteligencia artificial mejoran a medida que interpretan más casos, pero al mismo tiempo, permiten la mejora de los radiólogos que los utilizan, es decir, se convierte en una magnífica herramienta de aprendizaje y mejora continua para los radiólogos», añade.

Por otro lado, estos sistemas también facilitarían la incorporación de otras tecnologías innovadoras en los programas de cribado como la tomosíntesis o mamografía 3D que pueden desplazar a la mamografía convencional en los programa de cribado, opina la portavoz de la Sociedad Española de Radiología Médica. «Esta tecnología ha demostrado mejores resultados que la mamografía estándar, pero supone el doble de tiempo en la lectura para el radiólogo, y esto es una limitación para su extensión en los programas de cribado. Los sistemas de IA pueden utilizarse con mamografía 2D o convencional o con tomosíntesis y mamografía 3D. Ya hay trabajos que han demostrado que una lectura de tomosíntesis ayudada por IA es muy superior a la doble lectura humana de los mamógrafos convencionales».

Stephen Duffy, catedrático de cribado del cáncer del Instituto Wolfson de Salud de la Población de la Universidad Queen Mary de Londres (QMUL), cree que el nuevo estudio «ilustra el potencial de la inteligencia artificial para reducir la carga de tiempo de los radiólogos. Se trata de una cuestión de considerable importancia en muchos programas de cribado mamario», explicó a SMC. Más allá de la ayuda a los radiólogos, cree Duffy que también aumentará la capacidad de detección y, quizá los falsos positivos.

Dame Wendy Hall, catedrática de Informática de la Universidad de Southampton, aplaude este tipo de investigación, según declara a SMC: «Necesitamos este tipo de investigación basada en pruebas para respaldar las afirmaciones de que la IA nos ayudará a mejorar la asistencia sanitaria. 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».