En general, las estimaciones sugieren que entre un 20 % y 30 % de los cánceres de mama diagnosticados tras un cribado negativo y antes del siguiente programado (cánceres de intervalo) podrían haberse detectado en la mamografía anterior.
Estos cánceres suelen ser más agresivos o avanzados que los detectados durante los cribados rutinarios, lo que dificulta su tratamiento eficaz.
Los resultados publicados hoy, muestran que la mamografía asistida por IA obtuvo una reducción del 12 % en la tasa de esos cánceres de intervalo, “lo que constituye una prueba clave de la eficacia del programa de detección”, indicó la publicación.
El estudio concluye que la detección asistida por IA mejora la detección precoz de cánceres de mama clínicamente relevantes, lo que se traduce en un menor número de cánceres agresivos o avanzados diagnosticados entre revisiones, según la autora principal del artículo, Kristina Lång, de la Universidad de Lund (Suecia).
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La implantación generalizada de la mamografía asistida por IA podría ayudar a reducir la carga de trabajo de los radiólogos y a detectar más cánceres en una fase temprana, incluidos los de subtipos agresivos, señaló la investigadora citada por la revista.
Sin embargo, destacó que la introducción de la IA en la asistencia sanitaria “debe realizarse con cautela”, utilizando herramientas probadas y con un seguimiento continuo" para garantizar que se dispone de datos fiables sobre cómo influye en los diferentes programas de detección y cómo puede variar con el tiempo.
Entre abril de 2021 y diciembre de 2022, más de 100.000 en cuatro centros de Suecia fueron asignadas aleatoriamente a un cribado mamográfico asistido por IA (grupo de intervención) o a una doble lectura estándar por parte de radiólogos sin IA (grupo de control).
La doble lectura, en la que dos radiólogos leen cada mamografía, es una práctica habitual en los programas de cribado europeos.
En el grupo de intervención, un sistema especializado de IA analizó las mamografías y clasificó los casos de bajo riesgo para una sola lectura y los de alto riesgo para una doble lectura por radiólogos.
La IA también se utilizó como apoyo a la detección por parte de los radiólogos, en la que se resaltaban los hallazgos sospechosos en la imagen.
Durante los dos años de seguimiento, se produjeron 1,55 cánceres de intervalo por cada 1.000 mujeres en el grupo de mamografías asistidas por IA, en comparación con 1,76 en el grupo de control.
Además, hubo un 16 % menos de cánceres invasivos (75 frente a 89); un 21 % menos de cánceres grandes (38 frente a 48) y un 27 % menos de cánceres de subtipo agresivo (43 frente a 59) en el grupo de IA.
En el grupo de mamografías asistidas, se detectó el 81 % de los casos de cáncer en el cribado, frente al 74 % de los casos en el grupo de control.
La tasa de falsos positivos fue similar en ambos grupos, con un 1,5 % en el grupo de intervención y un 1,4 % en el grupo de control.
El estudio “no respalda la sustitución” de los profesionales por la IA, ya que la mamografía asistida sigue requiriendo al menos un radiólogo humano, pero podría justificar su uso para aliviar su carga de trabajo, dijo, destacó Jessie Gommers, de la Universidad Radboud (Paíes Bajos) y firmante del texto.
Los autores señalan varias limitaciones del estudio, como que se realizó en un solo país y se limitó a un tipo de dispositivo de mamografía y a un sistema de IA, lo que podría limitar la generalización de los resultados.