Así la IA puede mejorar la detección del cáncer de mama

Nature Communications publicó un estudio en el que se investigó el impacto de la Inteligencia Artificial (IA) en la mejora de la detección del cáncer de mama, denominado AI-STREAM (Artificial Intelligence for Breast Cancer Screening in Mammography), que se realizó en Corea del Sur.

La investigación concluyó que la IA como herramienta independiente para diagnóstico es mucho menos efectiva que como una herramienta de apoyo para el personal de radiografía.  

En este estudio prospectivo y multicéntrico, participaron 25 mil 008 mujeres de 40 años en adelante, todas ellas incluidas en el programa nacional de detección de cáncer de mama de Corea del Sur; del total de participantes, se analizaron los datos de 24 mil 543. 

Los resultados del estudio fueron prometedores: los radiólogos de mama observaron un aumento del 13.8 por ciento en las tasas de detección de cáncer de mama, debido a que la IA permitió identificar más casos de cáncer que la interpretación tradicional.

Además, se presentó una reducción en las tasas de casos falsos positivos (los que parecen ser cáncer pero no lo son); la IA determinó los casos de manera acertada evitando que las pacientes se sometan a procedimientos innecesarios.

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AI-STREAM también presentó una mejora en la eficiencia del trabajo de los radiólogos generales (aquellos que no son especializados en mama). Con el apoyo de la IA, los radiólogos mostraron un rendimiento mejorado, ya que su diagnóstico se acercó a la precisión de los radiólogos especializados.

En el estudio, los radiólogos que se especializan en mama, detectaron 140 casos de cáncer utilizando IA, en comparación con 123 casos sin usar la Inteligencia Artificial, lo que representa un aumento del 13.8 por ciento en la tasa de detección.

Por su parte, los radiólogos generales detectaron 120 casos de cáncer al utilizar IA, en comparación con 95 sin ella, lo que representa un incremento del 26.4 por ciento en la detección.

Para el estudio, los radiólogos especializados en mama interpretaron las mamografías sin asistencia de IA y, posteriormente, las reevaluaron utilizando un sistema de detección asistida por computadora (AI-CAD). 

Aunque contaban con la ayuda de la IA, la decisión final sobre la necesidad de realizar evaluaciones adicionales recaía en el radiólogo. Además, se llevó a cabo un estudio de simulación por separado que comparó el rendimiento de radiólogos generales sin y con asistencia de IA.

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Estos hallazgos sugieren que la incorporación de la IA en la detección del cáncer de mama puede aumentar la precisión diagnóstica y reducir la carga de trabajo de los radiólogos, especialmente en sistemas de salud con recursos limitados. 

Aunque el estudio fue prometedor, los autores sugieren realizar más investigaciones para validar estos resultados en diferentes entornos clínicos y con diversas poblaciones.