Un estudio realizado en Alemania demuestra que los sistemas de IA pueden aumentar la detección de cáncer sin incrementar los falsos positivos.
Esto marca un avance significativo en los programas de cribado mamográfico.
La IA pueden aumentar la detección de cáncer
¿Cómo funciona la inteligencia artificial en las mamografías?
La investigación, conocida como el estudio PRAIM, analizó la efectividad de un sistema de IA llamado Vara MG, diseñado para asistir a radiólogos en la interpretación de mamografías. Este sistema etiqueta imágenes como “normales” y utiliza una red de seguridad que alerta sobre áreas sospechosas, permitiendo detectar casos que podrían pasar desapercibidos.
Resultados del estudio
El estudio incluyó a más de 460.000 mujeres entre 50 y 69 años. Reveló que el grupo que utilizó IA detectó un 17,6 % más de casos en comparación con los métodos tradicionales. Además, logró reducir ligeramente la tasa de falsos positivos, disminuyendo la ansiedad de las pacientes y evitando procedimientos innecesarios.
Impacto en la precisión y en las biopsias
La detección de cáncer con IA fue de 6,7 casos por cada 1.000 mujeres, frente a los 5,7 casos en el grupo de control. Además, el valor predictivo positivo de las biopsias aumentó al 64,5 % en el grupo asistido por IA. Esto significa que las intervenciones tuvieron mayor probabilidad de confirmar un diagnóstico de cáncer.
La detección de cáncer con IA fue de 6,7 casos por cada 1.000 mujeres
Menor carga de trabajo para los radiólogos
La IA también demostró ser eficiente en la reducción de la carga laboral. Las imágenes normales etiquetadas por el sistema fueron analizadas en solo 16 segundos, en comparación con los 30 segundos necesarios para imágenes no clasificadas. Esto podría reducir la carga de trabajo en un 56,7 %, permitiendo a los radiólogos enfocarse en casos más complejos.
Desafíos en la implementación
Un aspecto a considerar es el aumento en la detección de carcinomas ductales in situ (DCIS), un tipo de cáncer no invasivo que podría no progresar a una enfermedad más grave. Aunque permite un tratamiento temprano, plantea dudas sobre el riesgo de sobrediagnóstico y sobretratamiento.
