Redacción
Un grupo de radiólogos de mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (Seram) ha demostrado que la inteligencia artificial (IA) mejora la detección del cáncer de mama y optimiza el cribado poblacional. El trabajo, publicado en Nature Medicine, ha contado con la participación de la Dra. Esperanza Elías Cabot, la Dra. Sara Romero Martín, el Dr. José Luis Raya Povedano y la Dra. Marina Álvarez Benito.
Liderado por el Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba y el Instituto Maimónides de Investigación Biomédica de Córdoba (Imibic), el estudio evalúa en práctica clínica real el uso de IA como herramienta de triaje y apoyo en mamografía y tomosíntesis digital. Se trata de un ensayo clínico prospectivo con 31.301 mujeres, en el que se detectaron 252 cánceres, uno de los mayores realizados hasta la fecha en este ámbito.
Mayor detección en fases más tempranas
Los resultados muestran que el uso de IA permite reducir en un 63,6% el volumen de lecturas realizadas por radiólogos (casi 40.000 lecturas menos), al identificar de forma segura los estudios de bajo riesgo que pueden clasificarse como normales sin necesidad de revisión humana. En concreto, la estrategia con IA permitió que solo el 36,4% de las mamografías fueran revisadas por radiólogos (11.384 estudios), frente al 100% en el modelo convencional.
«La estrategia basada en IA logró incrementar la tasa de detección de cáncer en un 15,2%, pasando de 6,3 a 7,3 casos por cada 1.000 mujeres cribadas»
Además, «la estrategia basada en IA logró incrementar la tasa de detección de cáncer en un 15,2%, pasando de 6,3 a 7,3 casos por cada 1.000 mujeres cribadas. Esto supuso detectar 228 cánceres frente a 198 con el método estándar», comenta la Dra. Álvarez.
Este aumento se observó tanto en tumores invasivos como en carcinomas in situ, con un 10,1% más de tumores invasivos y un 35% más de carcinomas in situ detectados, incluyendo lesiones en estadios más tempranos y potencialmente con mejor pronóstico.
Un nuevo modelo de cribado parcialmente automatizado
El estudio valora un modelo innovador de cribado parcialmente automatizado: los casos considerados de bajo riesgo por la IA (aproximadamente el 70% de los estudios, casi 20.000 exploraciones) no requieren lectura por el radiólogo, mientras que los estudios con mayor probabilidad de cáncer son evaluados mediante doble lectura apoyada por IA.
Este enfoque permite optimizar los recursos disponibles en un contexto marcado por el aumento de la demanda asistencial y la escasez de especialistas
«Este enfoque permite optimizar los recursos disponibles en un contexto marcado por el aumento de la demanda asistencial y la escasez de especialistas, sin comprometer la calidad diagnóstica. Además, esto facilita la ampliación del cribado a otros grupos de edad siguiendo las recomendaciones de las nuevas guías europeas, así como la inclusión de la tomosíntesis como prueba de cribado», explica la Dra. Álvarez.
Impacto clínico y futuro de la radiología
La estrategia con IA mostró un ligero aumento en la tasa de «recalls» (pruebas adicionales), que pasó del 4,8% al 5,5% (un incremento absoluto de 0,7 puntos porcentuales). Sin embargo, el valor predictivo positivo se mantuvo prácticamente idéntico (13,2%), lo que indica que la eficiencia diagnóstica global no se vio comprometida. Además, la IA permitió detectar 54 cánceres que no habrían sido identificados con la estrategia convencional, frente a 24 casos detectados solo por el método estándar.
El estudio valora un modelo innovador de cribado parcialmente automatizado
Se destaca que estos resultados confirman el papel de la inteligencia artificial como aliada en la práctica clínica, no como sustituto, permitiendo a los especialistas centrarse en los casos más complejos y mejorar la eficiencia global de los programas de cribado.Asimismo, subrayan la necesidad de seguir investigando aspectos clave como la seguridad, la validación en otros entornos y las implicaciones éticas de los modelos de lectura automatizada.
El ensayo clínico Aitic se llevó a cabo entre marzo de 2022 y enero de 2024 en el programa poblacional de cribado de cáncer de mama en Córdoba, e incluyó tanto mamografía digital (55%) como tomosíntesis (45%). La edad media de las participantes fue de 59 años. El sistema de inteligencia artificial utilizado fue capaz de analizar imágenes mamográficas y asignar niveles de riesgo, facilitando la toma de decisiones clínicas y permitiendo excluir con seguridad un gran volumen de estudios de bajo riesgo.
