Una revisión sistemática analiza la precisión de esta tecnología en contextos con recursos limitados.
El cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en el mundo y, gracias a los programas de detección temprana, la mortalidad se ha reducido en muchos países de altos ingresos. Sin embargo, en gran parte de los países de ingresos bajos y medios no se han podido implementar programas masivos de mamografía debido a su alto costo y a la necesidad de personal especializado.
Como alternativa, el ultrasonido portátil de mama (BUS, en inglés) ofrece una opción más accesible y flexible, aunque requiere entrenamiento considerable para su interpretación. Ante este desafío, investigadores han explorado el uso de inteligencia artificial (IA) para asistir en la detección y clasificación de lesiones mamarias, lo que podría ampliar las posibilidades de tamizaje en entornos con recursos limitados.
Un estudio publicado en PLOS Digital Health realizó la primera revisión sistemática sobre la precisión diagnóstica del ultrasonido portátil potenciado con IA. El análisis incluyó 34 estudios de diferentes países, con un total de más de 185 mil pacientes y millones de imágenes procesadas.
Los sistemas de IA evaluados fueron aplicados a diversas tareas: selección de cuadros relevantes, detección de lesiones, segmentación y clasificación entre lesiones benignas o malignas. Algunos de los modelos más avanzados alcanzaron altos niveles de desempeño, con áreas bajo la curva (AUROC, en inglés) de hasta 0.976 en la clasificación de cáncer y coeficientes de similitud de hasta 0.919 en segmentación.
No obstante, el 79% de los estudios revisados presentaron riesgo alto o incierto de sesgo, principalmente por la falta de validación en poblaciones externas y por la escasa representación de datos clínicos diversos, como la densidad mamaria o la diversidad étnica. Además, muchos modelos fueron entrenados con bases de datos enriquecidas con casos de cáncer, lo que dificulta extrapolar los resultados a programas de tamizaje poblacional, donde la prevalencia de la enfermedad es mucho menor.
La revisión concluye que la IA aplicada al ultrasonido portátil muestra un gran potencial para mejorar el acceso a la detección temprana del cáncer de mama, especialmente en regiones con recursos limitados. Sin embargo, antes de que estas herramientas puedan usarse de forma rutinaria en la práctica clínica, se requiere más investigación, validación con datos reales de programas de tamizaje y pruebas en poblaciones diversas. No obstante, aunque los avances son alentadores, todavía queda camino por recorrer para que esta tecnología se convierta en una herramienta confiable y equitativa en la lucha contra el cáncer de mama.
