Un reciente estudio publicado en la revista Radiology ofrece un prometedor panorama sobre el papel de la inteligencia artificial (IA) en la mejora del cribado de cáncer de mama. Investigadores de la Universidad de Copenhague y el programa de la Región Capital de Dinamarca han logrado un notable avance en la detección de cáncer de mama, acompañado de una reducción en la carga de trabajo de los radiólogos.
La investigación, que abarca casi tres años de implementación de IA, destaca que la combinación de tecnología avanzada y radiólogos expertos en mamas no solo aumenta las tasas de detección de cáncer, sino que también reduce significativamente los falsos positivos. Este avance representa un paso crucial en los diagnósticos médicos y la atención al paciente.
En Dinamarca, las mujeres de entre 50 y 69 años se someten a un cribado bienal de cáncer de mama, y aquellas que han pasado por una cirugía contra esta enfermedad continúan con mamografías hasta los 79 años. La integración de la IA ha hecho que el examen anual de decenas de miles de radiografías sea más eficiente. Anteriormente, los radiólogos detectaban 70 casos de cáncer de mama por cada 10,000 cribados. Con la IA, esta cifra ha aumentado a 82 casos por cada 10,000, lo que supone una mejora de 12 detecciones adicionales.
El estudio comparó dos grupos de mujeres de entre 50 y 69 años que se sometieron a mamografías en la Región Capital de Dinamarca. El grupo que fue examinado con asistencia de IA no solo mostró un incremento en la detección de casos de cáncer de mama, sino también un mayor porcentaje de tumores invasivos pequeños, de 1 cm o menos. La tasa de detección de estos tumores aumentó a 44.93% con la IA, frente al 36.60% antes de su introducción. Esto subraya la capacidad de la tecnología para mejorar la detección temprana y la atención subsecuente.
La adopción de la IA también ha reducido significativamente la carga de trabajo para los radiólogos en esta región, reportándose una disminución del 33.4%. Tradicionalmente, los radiólogos realizaban una doble lectura de miles de radiografías, la mayoría de las cuales resultaban normales. Con la asistencia de la IA, el proceso se ha vuelto más enfocado, permitiendo a los especialistas concentrarse en los cribados que el sistema de IA señala como sospechosos.
A pesar del soporte de la IA, la decisión final en los cribados sigue estando en manos de radiólogos expertos. En casos de desacuerdo entre dos radiólogos, se realiza una reunión de consenso o se consulta a un tercer radiólogo con más experiencia, asegurando un diagnóstico preciso y respaldado por opiniones médicas calificadas.
Estos hallazgos demuestran la efectividad de la IA en la imagenología médica y sugieren un modelo escalable para otras regiones y condiciones médicas donde el cribado es esencial para la detección temprana y el tratamiento.
