La inteligencia artificial encontró más cánceres de mama que los médicos con años de capacitación y experiencia y redujo la carga de trabajo de lectura de mamografías de los médicos casi a la mitad, encontró un nuevo estudio en etapa inicial.
Esto no significa que su hospital permitirá que una computadora determine si tiene cáncer en el corto plazo. Todavía hay mucha más investigación por hacer, pero el estudio, publicado el martes en la revista The Lancet Oncology, muestra que la IA es segura para usar en la detección del cáncer de mama y podría hacer que los médicos sean aún más efectivos para encontrar el cáncer de lo que son ahora.
Otros estudioshan demostrado que la IA puede ser útil para predecir el riesgo de cáncer de mama, pero utilizan modelos o se han centrado en datos retrospectivos. Se cree que la nueva investigación es el primer ensayo de control aleatorio que compara la detección del cáncer de mama asistida por IA con la detección realizada solo por humanos bien capacitados.
Los investigadores observaron escaneos de más de 80,000 mujeres en Suecia que se sometieron a una mamografía entre abril de 2021 y julio de 2022. La mitad de las mujeres fueron asignadas a un grupo en el que AI leyó la mamografía antes de que la analizara un radiólogo. Las mamografías del otro grupo fueron leídas por dos radiólogos sin el uso de IA. Todos los radiólogos del estudio se consideraron altamente experimentados.
El grupo cuyas exploraciones fueron leídas por un radiólogo junto con AI tuvo un 20 % más de cánceres detectados que el grupo cuyas mamografías fueron leídas por dos radiólogos sin asistencia técnica adicional.
En general, los exámenes de detección respaldados por AI dieron como resultado una tasa de detección de cáncer de 6 por cada 1000 mujeres examinadas, en comparación con 5 por 1000 con el enfoque estándar.
Pero los investigadores dicen que no tuvieron la sensación de que la IA fuera demasiado sensible. No aumentó la cantidad de falsos positivos, cuando una mamografía se diagnostica como anormal, aunque no haya cáncer presente.
El grupo que usó la IA tuvo un beneficio adicional: una carga de trabajo de lectura reducida del 44 %. El ensayo no midió la cantidad específica de tiempo ahorrado por la IA, pero los investigadores calcularon que, si los radiólogos leyeran alrededor de 50 mamografías por hora, a un solo radiólogo le habría tomado de cuatro a seis meses menos leer alrededor de 40 000 exámenes de detección con la ayuda de IA de lo que se necesitarían dos radiólogos solos.
“El mayor potencial de la IA en este momento es que podría permitir que los radiólogos se sientan menos abrumados por la cantidad excesiva de lectura”, dijo la coautora del estudio, la Dra. KristinaLang, profesora asociada de diagnóstico de radiología de la Universidad de Lund en Suecia.
En Europa, las pautas recomiendan que dos radiólogos examinen una mamografía. EE.UU. no tiene el mismo estándar, por lo que el problema de la carga de trabajo puede ser diferente en diferentes países.
Sin embargo, tanto Europa como EE.UU. tienen escasez de radiólogos, según la Sociedad Radiológica de América del Norte.Si más investigaciones muestran que esta tecnología realmente funciona, puede ayudar a aliviar algunos de esos problemas de personal y hacer que los radiólogos sean aún mejores en su trabajo.
Se espera que la demanda de radiólogos aumente a medida que la población mundial envejece y requiere aún más imágenes.
Muchos radiólogos ven las posibilidades como buenas noticias en lugar de amenazas a la seguridad de su trabajo.
“Con la mamografía, nuestro objetivo es detectar el cáncer de mama lo antes posible, para darle a cada paciente el mejor pronóstico, por lo que cualquier cosa que nos haga más precisos es algo maravilloso”, dijo la Dra. StamatiaDestounis, radióloga especializada en imágenes de mama,en Elizabeth WendeBreast Care en Rochester, Nueva York, que no participó en este estudio.
Cualquier tipo de tecnología que pueda ayudar con la detección de senos podría marcar una gran diferencia. La incidencia del cáncer de mama ha aumentado un 0,5 % por año, según la Sociedad Estadounidense del Cáncer, aunque no ha habido un aumento correspondiente en el número de muertes. Si bien el cáncer de mama sigue siendo la segunda causa de muerte entre las mujeres que mueren de cáncer, solo detrás del cáncer de pulmón, más mujeres han sobrevivido que hace décadas, en gran parte debido a la detección eficaz. Cuando el cáncer de mama se detecta a tiempo, la probabilidad de supervivencia de una persona aumenta significativamente.
Pero la mamografía no es perfecta, dicen los expertos. Es una habilidad muy subjetiva. En general, las mamografías de detección pasan por alto alrededor del 20 % de los cánceres de mama, según el Instituto Nacional del Cáncer.
Detectar el patrón complejo que es el cáncer de mama es extremadamente difícil, incluso con años de capacitación especializada. Esencialmente, un radiólogo debe detectar un tumor que es blanco en medio de un fondo blanco. Es posible que algún día la IA pueda ayudar con la detección de patrones, pero el trabajo de un radiólogo es mucho más que el reconocimiento de patrones, dijo la Dra. Laura Heacock, radióloga de senos en el Centro de Cáncer LangonePerlmutter de la NYU que no participó en el nuevo estudio.
“Si pasa un día con un radiólogo, verá que la forma en que una IA analiza una mamografía es en realidad solo una fracción de cómo los radiólogos practican la medicina, incluso en las imágenes de los senos”, dijo. “Estas herramientas funcionan mejor cuando se combinan con radiólogos altamente capacitados que toman la decisión final sobre su mamografía. Piense en ello como una herramienta como un estetoscopio para un cardiólogo”.
Heacock dijo que, con más investigación, sus colegas pueden usar IA como esta en el futuro. Los radiólogos ya utilizan un tipo de análisis de imágenes por computadora comparativamente rudimentario llamado CAD, desarrollado en la década de 1990, que puede reconocer patrones en las mamografías.
“Los algoritmos de IA son más flexibles y están entrenados con redes neuronales profundas mucho más avanzadas que permiten el reconocimiento y la aplicación de características avanzadas, y están entrenados en todos los modelos comerciales, y los modelos de investigación están validados externamente”, dijo Heacock. Un modelo de IA mira una imagen de manera diferente a como lo haría un ojo humano, está entrenado en diferentes materiales y puede dar diferentes predicciones basadas en lo que puede y no puede ver, dijo.
Aunque la IA sigue siendo una tecnología emergente, la inteligencia artificial ha comenzado a capturar la imaginación de los científicos. Se está utilizando en el descubrimiento y desarrollo de fármacos y ha ayudado a los médicos a comunicarse mejor con los pacientes. AI incluso aprobó el examen de práctica que usan los médicos para obtener sus licencias, por lo que se está utilizando para ayudar a escribir mejores preguntas de prueba.
También se están desarrollando varios programas de IA para ayudar a los médicos en la detección del cáncer. Se ha creado un programa en el MIT para detectar un alto riesgo de cáncer de mama en el futuro con base en las mamografías actuales, algo que los médicos no pueden hacer en este momento.
Muchos de estos programas son realmente prometedores, dijo Heacock.
“Creo que la IA es más una validación, no duerme. La IA no se cansa. La IA no se fatiga, y se ha demostrado que puede ayudar enormemente a nuestros médicos menos experimentados, por ejemplo, si está viendo algo raro, es más probable que la IA lo marque si no lo ha visto antes”.
