Un estudio en Alemania demuestra la eficacia del uso de IA en programas de cribado. Los resultados del trabajo se pueden ver en la publicación de la revista Nature Medicine.
La incorporación de inteligencia artificial (IA) en los programas de cribado mamográfico está marcando un antes y un después en la detección temprana del cáncer de mama.
Un nuevo estudio observacional multicéntrico, conocido como PRAIM, realizado en Alemania, ha evaluado el impacto de la IA en un entorno real y ha revelado resultados alentadores que podrían transformar la forma en que se realizan estos cribados.
Resultados del estudio PRAIM
El estudio PRAIM comparó el rendimiento de la lectura doble asistida por IA con la lectura doble tradicional, sin IA, en mujeres de entre 50 y 69 años. Durante el período de investigación (julio de 2021 a febrero de 2023), se examinaron 463.094 mujeres en 12 centros de cribado.
De esas mujeres, 260.739 fueron evaluadas con el apoyo de un sistema de IA, mientras que 201.079 formaron parte del grupo de control.
Los resultados mostraron que la detección de cáncer de mama fue un 17.6% superior en el grupo asistido por IA, con una tasa de detección de 6.7 por cada 1.000 mujeres, en comparación con 5.7 por cada 1.000 en el grupo de control.
Además, la tasa de recall (mujeres llamadas a evaluaciones adicionales) fue ligeramente menor en el grupo con IA (37.4 por cada 1.000) frente a 38.3 por cada 1.000 en el grupo de control. Estos resultados indican que la IA no solo mejora la detección de casos, sino que también reduce los falsos positivos.
La IA también mostró una mejora significativa en la predicción positiva de las pruebas: el valor predictivo positivo (PPV) del recall fue del 17.9% en el grupo con IA, en comparación con el 14.9% en el grupo de control. En cuanto a las biopsias, el PPV fue del 64.5% en el grupo con IA frente al 59.2% en el grupo de control.
La carga del trabajo radiológico y el papel de la IA
Los programas de cribado mamográfico requieren la interpretación de un gran volumen de mamografías, la mayoría sin signos de cáncer. Este proceso implica una carga considerable para los radiólogos, quienes deben analizar cientos de imágenes semanalmente.
Además, la escasez de radiólogos especializados y la reciente ampliación de las recomendaciones para incluir a mujeres de 40 a 74 años aumentan la necesidad de soluciones tecnológicas que optimicen el flujo de trabajo.
La IA, como lo demuestra el estudio PRAIM, puede aliviar esta carga al identificar casos normales o altamente sospechosos, permitiendo que los radiólogos se concentren en los casos más complejos.
El sistema utilizado en el estudio, Vara MG, integra dos funciones principales: un triage para clasificar casos normales y una red de seguridad que alerta sobre hallazgos sospechosos ignorados inicialmente por los radiólogos.
Implicaciones y futuro del cribado asistido por IA
El estudio PRAIM refuerza la idea de que la IA puede mejorar la sensibilidad y especificidad de los programas de cribado, abordando algunos de sus principales desafíos.
Al aumentar la detección de cánceres invasivos y reducir los falsos positivos, la IA no solo beneficia a las pacientes al reducir la ansiedad y los procedimientos innecesarios, sino que también optimiza los recursos del sistema de salud.
Con más investigaciones prospectivas como esta, es probable que la IA se convierta en una herramienta esencial en los programas de cribado de cáncer de mama en todo el mundo, contribuyendo a una detección más temprana y precisa que podría salvar incontables vidas.
