Estudio reciente muestra el potencial de la IA y las mamografías para la detección temprana del cáncer de mama.
Un estudio reciente publicado en The Lancet Digital Health revela que el uso de inteligencia artificial (IA) en mamografías puede mejorar la detección temprana del cáncer de mama y reducir la carga de trabajo de los radiólogos sin aumentar la tasa de falsos positivos este nuevo avance podría transformar los programas de detección de cáncer de mama en todo el mundo.
La investigación conocida como el ensayo MASAI es un ensayo clínico aleatorizado que evalúa el uso de IA en la detección de cáncer de mama mediante mamografías. Se llevó a cabo en el programa nacional de detección de cáncer de mama de Suecia y comparó la lectura estándar doble de mamografías con un enfoque asistido por IA.
MASAI se llevó a cabo en Suecia y contó con la participación de más de 105 mil mujeres. Los investigadores compararon dos métodos de análisis de mamografías: el tradicional, en el que dos radiólogos evalúan las imágenes, y uno asistido por IA, que asignaba un nivel de riesgo a cada mamografía y ayudaba a identificar posibles casos de cáncer.
El diseño del estudio incluyó la clasificación de mamografías en distintos niveles de riesgo mediante IA, lo que permitió asignar exámenes de alto riesgo a una doble lectura humana mientras que los de bajo riesgo fueron leídos solo una vez. Esto optimizó los recursos sin comprometer la efectividad del cribado.
Los resultados mostraron que el sistema con IA detectó un 29% más de casos de cáncer en comparación con la lectura estándar de los radiólogos (6.4 casos por cada 1,000 mamografías frente a 5.0). A pesar del aumento en la detección de cáncer, la tasa de falsos positivos no aumentó significativamente. Además, la carga de trabajo de los especialistas se redujo en un 44%, lo que podría ayudar a abordar la escasez de radiólogos en muchos países.
Cabe destacar, que en un análisis previo con 80 mil participantes, la IA demostró ser segura, manteniendo la tasa de detección de cáncer sin comprometer la precisión. Asimismo, la IAA ayudó a identificar más cánceres invasivos en etapa temprana, como los subtipos triple negativo, HER2 positivo y luminal B, que suelen tener un peor pronóstico.
Otro punto clave fue que la IA ayudó a identificar más tumores invasivos pequeños y sin afectación de los ganglios linfáticos, lo que sugiere que esta tecnología puede mejorar la detección de cánceres en etapas tempranas y potencialmente reducir la mortalidad a largo plazo.
Los hallazgos del estudio MASAI indican que la IA convertirse en una herramienta clave en la detección del cáncer de mama. Aunque aún se requiere un seguimiento a largo plazo para evaluar su impacto en la reducción de los casos avanzados, esta tecnología representa un avance significativo en la lucha contra esta enfermedad.
