En total, la IA encontró 204 casos de cáncer de mama que de otro modo habrían pasado desapercibidos en el análisis en humanos, dijeron los autores del estudio. Es posible que se hayan pasado por alto otros casos cuando el radiólogo consideró que no era apropiado revisar las imágenes señaladas por la IA, añaden.
La mamografía, comentó el Dr. Matthew Seidler, jefe de la sección de imágenes mamarias del departamento de radiología del CHUM, “es la única modalidad de detección que ha demostrado reducir la mortalidad por cáncer de mama”.
“Pero no es un examen perfecto”, recordó. La sensibilidad de la mamografía es aproximadamente del 87%. Y sabemos que es una prueba que es menos efectiva en mujeres que tienen una densidad alta (…). Por tanto, la mamografía tiene límites, de ahí la idea de que el uso de la IA podría aumentar el rendimiento de este examen no sólo para encontrar más cánceres, sino también para que haya menos falsas alarmas”.
En el estudio participaron unas 500.000 mujeres que participaban en un programa de detección de cáncer de mama en Alemania. Este programa prevé que todas las imágenes serán leídas por dos radiólogos. Si uno de ellos detecta alguna anomalía, las imágenes se envían a un tercer especialista.
Los autores del estudio querían saber qué contribución podría hacer la IA a este proceso. Sin la ayuda de la IA, los médicos detectaron seis casos de cáncer de mama por cada mil pacientes estudiadas. Con IA se detectaron siete casos, un aumento del 17,6%.
También hubo menos resultados falsos positivos en el grupo de IA, es decir, resultados que generan sospechas de cáncer pero que eventualmente resultan ser solo una falsa alarma.
Esto sugiere “que la IA podría mejorar la detección del cáncer (…) al detectar antes los cánceres detectados durante el siguiente ciclo de detección, algunos de los cuales son visibles retrospectivamente en mamografías de un ciclo de detección anterior”, escriben los autores del estudio en. la revista Medicina de la naturaleza.
Aunque estos resultados sean prometedores, afirmó el Dr. Seidler, hay que tener en cuenta que el uso de la IA para detectar el cáncer de mama, especialmente en el CHUM donde trabaja, sigue siendo “embrionario”. Por el momento, las herramientas existentes se utilizan principalmente para mejorar la calidad de las imágenes.
Tampoco podemos dar por sentado que los resultados obtenidos en Alemania sean reproducibles en otras poblaciones, en particular en Quebec y Canadá.
“A veces escuchamos que, en el futuro, ciertas tareas se realizarán completamente mediante software”, dijo el Dr. Seidler. Pero creo que los algoritmos de inteligencia artificial ayudarán y respaldarán el desempeño de los radiólogos para poder ayudar a más pacientes”.
También se están dedicando muchos esfuerzos a desarrollar herramientas capaces de identificar a los pacientes con mayor riesgo, añadió. Ciertos algoritmos de inteligencia artificial pueden, por ejemplo, predecir que una paciente, basándose en los resultados de su mamografía, tendrá un riesgo muy alto de sufrir cáncer de mama en los próximos cinco años.
“Sin embargo, en el caso de otra paciente, no nos preocupa que desarrolle cáncer de mama, por lo que tal vez esta paciente podría ser examinada cada dos o tres años en lugar de cada año”, concluyó el Dr. Seidler.
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