La Inteligencia Artificial en el Cribado del Cáncer de Mama: Un Avance Prometedor
La inteligencia artificial (IA) está abriendo nuevas posibilidades en el ámbito de la medicina, particularmente en el análisis de pruebas diagnósticas. Un reciente ensayo clínico, publicado en The Lancet, resalta el potencial de la IA para mejorar los cribados de cáncer de mama. Esta investigación, con la participación de más de 100,000 mujeres en Suecia, demuestra que el uso de sistemas IA en la lectura de mamografías puede aumentar la detección temprana de tumores, aliviando al mismo tiempo la carga de trabajo de los radiólogos y disminuyendo la tasa de diagnósticos de cáncer de intervalo.
IA: Un Apoyo, No un Sustituto
Es crucial aclarar que el estudio no sugiere la sustitución de personal sanitario por IA. Según Kristina Lång, autora principal y representante de la Universidad de Lund, el uso de inteligencia artificial puede optimizar los resultados en salud, pero debe implementarse “con cautela”. Lång enfatiza la importancia de usar herramientas probadas y de realizar un seguimiento continuo tras su implementación.
Importancia de los Cribados en el Cáncer de Mama
Los cribados son esenciales en la detección temprana del cáncer, ya que los tumores localizados en fases tempranas tienen mejores probabilidades de curación. En Europa, las mamografías son recomendadas cada dos años a partir de los 45 o 50 años. Aunque son efectivos, no son infalibles; se estima que entre el 20% y el 30% de los tumores que se diagnostican después de un cribado negativo podrían haberse detectado previamente.
Estudio MASAI: Eficiencia Aumentada
En el ensayo MASAI, las participantes fueron divididas en dos grupos. Al grupo de intervención se le asignó un sistema de IA que había sido entrenado con más de 200,000 pruebas de diez países. Mientras que el grupo control recibió el análisis estándar (doble lectura por parte de dos radiólogos), el grupo de intervención se benefició de la evaluación preliminar del sistema de IA, que clasificaba las mamografías según su riesgo.
Los resultados fueron significativos: en comparación con el grupo control, el grupo que utilizó la IA identificó un 29% más de tumores, sin aumentar la tasa de falsos positivos. La IA también ayudó a los radiólogos a señalar áreas sospechosas, lo que facilita la identificación de cánceres que de otro modo habrían pasado desapercibidos.
Reducción de Cánceres de Intervalo
Una de las principales consecuencias de una detección más precisa es la disminución del 12% en los casos de cáncer de intervalo, aquellos que se diagnostican entre rondas de cribado. Estos tumores suelen ser más agresivos. Según Lång, garantizar la detección temprana es esencial para mejorar las perspectivas de tratamiento eficaz.
Además, el estudio indica que la carga de trabajo en la lectura de mamografías se reduce en un 44%, lo cual es beneficioso ante la escasez de radiólogos especializados.
Perspectivas Futuras
Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama en el Hospital Reina Sofía de Córdoba, apoya estas conclusiones. Considera que este estudio proporciona evidencia sólida para tomar decisiones sobre los programas de cribado, destacando la necesidad de reducir la carga de trabajo para ampliar el acceso a los cribados.
Colaboración entre IA y Radiólogos
Es relevante resaltar que, a pesar de los avances, la IA no está diseñada para sustituir a los radiólogos. Lång aclara que este estudio no demostró que la IA pueda reemplazar a los profesionales, quienes siguen siendo indispensables en la toma de decisiones clínicas. La IA podría generar falsos positivos si se utiliza de forma independiente, y algunos cánceres pueden pasar desapercibidos por el sistema.
Álvarez, quien no participó en el estudio, coincide en que el papel de un radiólogo experimentado es irremplazable. La inteligencia artificial complementa el juicio humano, detectando lesiones sutiles que pueden ser pasadas por alto, pero la decisión final recae en los médicos.
En cuanto al futuro, Lång revela que se están llevando a cabo análisis de costo-efectividad con estas herramientas y se prevé evaluar los resultados de los cribados en las rondas posteriores para comprobar los efectos a largo plazo.
