La IA mejora la detección de cáncer con mamografía en un estudio en 500.000 mujeres
Un innovador estudio multicéntrico realizado en 12 centros de detección en Alemania demostró que el uso de inteligencia artificial (IA) en mamografías de doble lectura aumenta las tasas de detección de cáncer de mama en un 17,6%. La investigación, centrada en mujeres de entre 50 y 69 años, comparó el rendimiento en lectura tradicional con la asistencia de IA, mostrando un impacto positivo significativo en los programas de detección.
La detección temprana del cáncer de mama, esencial para mejorar las tasas de supervivencia, enfrenta desafíos como una gran carga de trabajo de los radiólogos y una creciente escasez de especialistas. La mayoría de las mamografías analizadas no muestran signos de cáncer, por lo que la precisión y eficiencia diagnóstica son esenciales para evitar retrasos o errores.
La integración de la IA en el análisis mamográfico tiene como objetivo abordar estos desafíos reduciendo la carga de los radiólogos y mejorando tanto la sensibilidad como la especificidad de la detección.
Publicado en Nature Medicine, el estudio observacional incluyó a 463.094 mujeres, de las cuales 260.739 se sometieron a un análisis asistido por IA y 201.079 formaron el grupo de control con una lectura de doble estándar.
Los principales hallazgos incluyeron una aumento de la detección del cáncer: La tasa de detección fue de 6,7 por 1.000 participantes en el grupo de IA, en comparación con 5,7 por 1.000 en el grupo de control.
Reducción de falsos positivos: Aunque las diferencias fueron leves, las tasas de repetición (número de participantes que requirieron pruebas adicionales) fueron ligeramente más bajas con la IA: 37,4 por 1.000 frente a 38,3 por 1.000.
Valor predictivo positivo mejorado: La proporción de hallazgos sospechosos que resultaron ser cáncer fue del 17,9% con IA, en comparación con el 14,9% en el grupo de control. En los casos que requirieron biopsia, el valor predictivo positivo fue del 64,5% con la IA, frente al 59,2% con los métodos estándar.
Aunque las tasas de falsos positivos fueron similares entre los dos grupos, los investigadores observaron que la capacidad de la IA para detectar más casos de cáncer sin aumentar significativamente las tasas de recurrencia marca un avance crucial.
El éxito de este enfoque en una cohorte a gran escala refuerza la recomendación de un mayor desarrollo y uso de la IA en los programas de detección por mamografía. Con la creciente necesidad de soluciones tecnológicas en la atención sanitaria, este estudio allana el camino para un camino prometedor hacia una detección más temprana y más precisa del cáncer de mama.
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