Un innovador estudio
multicéntrico realizado en 12 centros de detección en Alemania ha demostrado
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 de la lectura tradicional con la asistencia de IA, evidenciando un
impacto positivo significativo en los programas de cribado.
La detección precoz del cáncer
de mama, esencial para mejorar las tasas de supervivencia, enfrenta desafíos
como la alta carga de trabajo de los radiólogos y la creciente escasez de
especialistas. La mayoría de las mamografías analizadas no presentan signos de
cáncer, lo que hace fundamental la precisión y eficiencia del diagnóstico para
evitar retrasos o errores.
La incorporación de IA en el
análisis de mamografías busca abordar estos desafíos al reducir la carga sobre
los radiólogos y mejorar tanto la sensibilidad como la especificidad del
cribado. 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 doble lectura estándar.
Los hallazgos clave incluyeron
una mayor detección de cáncer: La tasa de detección fue de 6,7 por cada 1.000
participantes en el grupo con IA, frente a 5,7 por cada 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
inferiores con IA: 37,4 por 1.000 frente a 38,3 por 1.000.
• Mejora del valor predictivo
positivo: La proporción de hallazgos sospechosos que resultaron ser
cáncer fue del 17,9% con IA, en comparación con el 14,9% en el grupo control. En
los casos que requirieron biopsia, el valor predictivo positivo fue del 64,5%
con IA, frente al 59,2% con métodos estándar.
A pesar de que las tasas de
falsos positivos fueron similares entre ambos grupos, los investigadores
destacaron que la capacidad de la IA para detectar más casos de cáncer sin
aumentar significativamente las tasas de repetición marca un avance crucial.
El éxito de este enfoque en
una cohorte de gran escala refuerza la recomendación de seguir desarrollando y
utilizando la IA en programas de cribado mamográfico. Con la creciente
necesidad de soluciones tecnológicas en la atención médica, este estudio señala
un camino prometedor hacia una detección más temprana y precisa del cáncer de
mama. BP
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