WASHINGTON, ESTADOS UNIDOS.- Los programas de inteligencia artificial (IA) pueden ser utilizados de forma segura para ayudar a los radiólogos a revisar las imágenes de las mamografías y detectar cánceres de mama, muestran los resultados iniciales de un ensayo clínico en curso.
Un solo radiólogo asistido por IA al final detectó más o menos un 20 por ciento más cánceres de mama de imágenes de mamografías que dos radiólogos trabajando juntos, según un informe que se publicó en la edición de agosto de la revista The Lancet Oncology.
El uso de la IA no aumentó la tasa de falsos positivos, en que se diagnostica por error que una mamografía es anómala y necesita seguimiento, encontraron los investigadores.
Al mismo tiempo, la asistencia de la IA redujo la carga de trabajo de un radiólogo en alrededor de un 44 por ciento, mostraron los resultados.
“Nuestro estudio mostró que las mamografías de detección con IA son seguras, dado que la detección del cáncer no se redujo a pesar de la reducción en el volumen de interpretación de pruebas del radiólogo”, comentó la investigadora principal, la Dra. Kristina Lång, profesora asociada de radiología diagnóstica de la Universidad de Lund, en Suecia. “Por tanto, las mujeres deben sentirse seguras al someterse a una prueba de detección respaldada por IA”.
La mamografía asistida por IA ya está disponible en Estados Unidos, y hay más de 20 sistemas de IA aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) de EE. UU., señaló Robert Smith, vicepresidente sénior de ciencias de la detección temprana de la Sociedad Americana Contra El Cáncer (American Cancer Society).
“No hay duda de que es el futuro, pero debo enfatizar que todavía hay muchas preguntas sobre cómo usarla y cómo determinamos la forma en que los sistemas deben funcionar para usarse en el ámbito clínico”, observó.
La mayoría de los estudios sobre las mamografías asistidas por IA han sido retrospectivos, es decir, los investigadores han evaluado la capacidad de las computadoras de evaluar de forma precisa casos pasados en que los médicos ya saben si hay un cáncer de mama o no, aclaró Smith.
Este nuevo ensayo clínico, llevado a cabo en Suecia, es el primer estudio que compara directamente la mamografía asistida por IA con la mamografía estándar.
Más de 80,000 participantes ya han sido asignadas al azar a someterse a una mamografía estándar o asistida por IA en cuatro centros de pruebas en Suecia, apuntaron los investigadores. Al final del ensayo, se habrá inscrito y dado seguimiento durante dos años a 100,000 participantes.
El análisis es un informe provisional de seguridad, para asegurarse de que las mujeres que se están sometiendo a mamografías asistidas por IA no se enfrentan a un riesgo indebido.
Hay una escasez de radiólogos del seno en muchos países, y unos programas precisos de IA aliviarían la carga de trabajo, dijeron los autores del estudio en las notas de respaldo.
La meta final del ensayo clínico es ver si la IA puede ayudar a reducir el número de cánceres de mama que no se encuentran durante las pruebas de detección. En este momento, los radiólogos pasan por alto unas señales tempranas altamente sospechosas en más o menos de un 20 a un 30 por ciento de los cánceres de mama que al final se detectan, apuntaron los investigadores.
Para este informe provisional, fijaron un límite mínimo para la seguridad clínica de una tasa de detección de 3 cánceres por cada 1,000 pruebas de detección.
Las pruebas de detección respaldadas por IA resultaron en una tasa de detección de 6 cánceres por cada 1,000, en comparación con 5 por cada 1,000 con las pruebas de detección estándar. Esto es el equivalente a detectar 1 caso adicional de cáncer por cada 1,000 mujeres que se someten a la prueba, según el informe.
Se pidió a las mujeres que volvieran a realizar pruebas adicionales en más o menos un 2.2 por ciento de los casos con la detección asistida por IA, y en un 2 por ciento de los casos con la detección estándar. Esto resultó en que se detectaron 41 casos de cáncer adicionales con el respaldo de la IA, de los cuales 19 eran invasivos.
La tasa de falsos positivos fue de un 1.5 por ciento en ambos grupos, según los investigadores.
Al mismo tiempo, los radiólogos del grupo respaldado por la IA interpretaron casi 37,000 pruebas menos.
A esta tasa, la IA ayudó a reducir de cuatro a seis meses de la carga de trabajo de los radiólogos asignados a interpretar 40,000 imágenes realizadas en ese momento, si se da por sentado que un radiólogo interpreta un promedio de 50 mamografías cada hora, estimaron los investigadores.
“Encontramos que las pruebas de detección asistidas por IA condujeron a la detección de más cánceres, a pesar de una reducción sustancial de la carga de trabajo de la interpretación de las pruebas, sin afectar a los falsos positivos”, dijo Lång.
Pero anotó que el estudio enfatizó el rol central de los radiólogos en la revisión de las mamografías, incluso con la ayuda de la IA.
“Actualmente, no creo que la IA deba operar sola”, enfatizó Lång. “La inteligencia humana y la IA se complementan entre sí, lo que creo que nuestro estudio ha ilustrado”.
Observó que hay desventajas potenciales del uso generalizado de la IA en la mamografía, que se deben tener en cuenta.
“Los radiólogos podrían llegar a depender demasiado de la IA con el tiempo, lo que podría aumentar los falsos positivos, un efecto negativo de las pruebas de detección”, advirtió Lång.
Los radiólogos también podrían encontrarse con un exceso de trabajo de cualquier forma, si el uso de la IA resulta en la redistribución de unas tareas más complejas a los humanos mientras las computadoras gestionan los problemas relativamente sencillos, añadió.
Los resultados finales del ensayo mostrarán si la IA puede ayudar a detectar los cánceres antes, en una etapa en que se tratan con una mayor facilidad, anotaron los investigadores.
“Por ejemplo, ¿la IA detecta algunos tumores ligeramente menos agresivos y quizá pasen por alto algunos tumores más agresivos?”, preguntó Smith. “No podemos comparar estas cifras ahora mismo sin profundizar más, aunque es una buena señal que detectaran un 20 por ciento más de cánceres. Es alentador”.
Lång tiene la esperanza de que se realicen otros ensayos similares como seguimiento.
“Las consecuencias del uso de la IA se deben comprender antes de que se pueda pensar en una implementación a gran escala”, observó. “Nuestros resultados muestran que la técnica tiene un gran potencial, pero un estudio no es suficiente. Se necesitan otros estudios prospectivos para ver si nuestros hallazgos se mantienen en otros programas de pruebas de detección y otras poblaciones”.
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