La IA ayuda a los médicos a identificar más casos de cáncer de mama en el estudio real más grande.
Los investigadores informaron el 7 de enero en Nature Medicine que el análisis asistido por IA en mamografías ayudó a los médicos a detectar un caso adicional de cáncer por cada 1,000 mujeres examinadas, en comparación con cuando no se utilizaba la tecnología. Este hallazgo proviene del estudio más grande en el mundo real sobre el papel de la IA en la detección del cáncer de mama, que involucró a casi 500,000 mujeres en Alemania. Los resultados sugieren que la IA podría mejorar el proceso de detección sin aumentar la cantidad de falsos positivos.
“La IA en la detección por mamografía es al menos tan eficaz como un lector humano, y nuestro estudio muestra que es aún mejor”, dijo el epidemiólogo del cáncer Alexander Katalinic de la Universidad de Lübeck en Alemania.
El Proceso de Revisión Dual de Mamografías por Radiólogos en Alemania
El programa de detección de cáncer de mama en Alemania exige que dos radiólogos revisen de manera independiente las mamografías de cada paciente para identificar manchas, masas anormales y otras irregularidades. (En los EE. UU., la mayoría de las clínicas utilizan solo un médico). Si al menos un radiólogo sospecha de cáncer en base a las cuatro imágenes de rayos X, que se comparan con las mamografías anteriores de la paciente, se llama a un tercer radiólogo para determinar si se necesitan más pruebas.
“Tenemos 3 millones de mujeres participando en este programa cada año, y se deben revisar 24 millones de imágenes anualmente”, dijo Katalinic. “Eso es una carga de trabajo sustancial para los radiólogos.”
Revisión de Mamografías Asistida por IA
Para determinar si la IA podría aliviar la carga de trabajo, se introdujo un software de derivación de decisiones en 12 sitios de detección a nivel nacional. Más de 460,000 mujeres de entre 50 y 69 años participaron en el estudio desde julio de 2021 hasta febrero de 2023. El software de IA clasificó las mamografías como normales, sospechosas o no clasificadas. Los 119 radiólogos participantes optaron por usar un visor de imágenes asistido por IA, que mostraba las evaluaciones del software, en aproximadamente la mitad de las mamografías.
Sin IA, los clínicos identificaron aproximadamente seis casos confirmados de cáncer de mama por cada 1,000 pacientes durante la detección. Con la ayuda de la IA, detectaron alrededor de siete casos, lo que resultó en una tasa de detección un 17.6 por ciento más alta. El grupo que usó IA tuvo ligeramente menos falsos positivos en comparación con los que recibieron exámenes tradicionales, donde se sospecha cáncer pero se descarta con pruebas adicionales.
Aunque la manera ideal de integrar la IA en los flujos de trabajo de los radiólogos aún no está clara, Stefan Bunk, CTO y cofundador de Vara, la empresa de tecnología de salud con sede en Berlín detrás de la IA, sugiere que podría reemplazar a uno de los lectores iniciales. “Esta es una conversación que ahora debe comenzar”, dice.
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