Se encuentran más casos de cáncer de mama cuando se utiliza IA en los exámenes de detección, según un estudio | Cáncer de mama

El uso de inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama aumenta las posibilidades de que se detecte la enfermedad, según han descubierto los investigadores, en lo que dicen que es la primera prueba de este enfoque en el mundo real.

Numerosos estudios han sugerido que la IA podría ayudar a los profesionales médicos a detectar el cáncer, ya sea identificar crecimientos anormales en tomografías computarizadas o signos de cáncer de mama en mamografías.

Sin embargo, muchos estudios son retrospectivos (lo que significa que la IA no participa desde el principio), mientras que los ensayos que adoptan el enfoque opuesto suelen tener tamaños de muestra pequeños. Estudios importantes y más amplios.

Ahora los investigadores dicen que han probado la IA en un programa de detección a nivel nacional por primera vez, revelando que ofrece beneficios en un entorno del mundo real.

El profesor Alexander Katalinic, coautor del estudio de la Universidad de Lübeck en Alemania, dijo: “Podríamos mejorar la tasa de detección sin aumentar el daño para las mujeres que participan en la detección del cáncer de mama”, y añadió que el enfoque también podría reducir el riesgo de cáncer de mama. Carga de trabajo de los radiólogos.

Katalic y sus colegas analizaron datos de 461.818 mujeres en Alemania que se sometieron a pruebas de detección de cáncer de mama entre julio de 2021 y febrero de 2023 como parte de un programa nacional dirigido a mujeres asintomáticas de entre 50 y 69 años.

Dos radiólogos examinaron las exploraciones de todas las mujeres de forma independiente. Sin embargo, para 260.739 de las mujeres, al menos uno de los expertos utilizó una herramienta de inteligencia artificial para apoyarlas.

La herramienta de inteligencia artificial no solo etiqueta visiblemente los escaneos que considera no sospechosos como “normales”, sino que emite una alerta de “red de seguridad” cuando el radiólogo considera que un escaneo que considera sospechoso no es sospechoso. En tal caso, la herramienta también resalta el área del escaneo que sugiere que merece un escrutinio.

En general, 2.881 de las mujeres en el estudio, que se publica en la revista Medicina de la naturalezafueron diagnosticados con cáncer de mama. La tasa de detección fue un 6,7% mayor en el grupo de IA. Sin embargo, después de tener en cuenta factores como la edad de las mujeres y los radiólogos involucrados, los investigadores encontraron que esta diferencia aumentaba, con una tasa un 17,6% más alta para el grupo de IA: 6,70 por 1000 mujeres en comparación con 5,70 por 1000 mujeres para el grupo estándar. . En otras palabras, se detectó un caso adicional de cáncer por cada 1.000 mujeres examinadas cuando se utilizó IA.

Fundamentalmente, el equipo dijo que la tasa a la que las mujeres eran llamadas para una mayor investigación como resultado de una exploración sospechosa era aproximadamente la misma.

“En nuestro estudio, tuvimos una tasa de detección más alta sin tener una tasa más alta de falsos positivos”, dijo Katalic. “Este es un mejor resultado, con el mismo daño”.

El equipo dijo que la “red de seguridad” de la herramienta se activó 3.959 veces en el grupo de IA y condujo a 204 diagnósticos de cáncer de mama. Por el contrario, 20 diagnósticos de cáncer de mama en el grupo de IA se habrían pasado por alto si los médicos no hubieran examinado las exploraciones consideradas “normales” por la IA.

Stefan Bunk, otro coautor y cofundador de Vara, la empresa que creó la herramienta de inteligencia artificial, dijo que la tecnología aumentó la velocidad a la que los radiólogos examinaban los escaneos marcados como “normales”, y agregó que los cálculos mostraban incluso si estos escaneos no eran revisados. Según los expertos, la tasa general de detección de cáncer de mama sería mayor y la tasa de recuperación menor que sin la herramienta. Eso, dijo, significó menos falsos positivos para las mujeres y una carga de trabajo reducida para los radiólogos.

Stephen Duffy, profesor emérito de detección del cáncer en la Universidad Queen Mary de Londres, que no participó en el trabajo, dijo que los resultados son creíbles e impresionantes.

“Aquí en el Reino Unido existe un interés específico en saber si el uso de la IA más un solo radiólogo puede reemplazar de manera segura la lectura realizada por dos radiólogos. Cuanto antes se investigue esto definitivamente, mejor”, afirmó.

La Dra. Kristina Lång, de la Universidad de Lund, dijo que el estudio se suma al creciente conjunto de evidencia que respalda los beneficios potenciales de incorporar la IA en las mamografías. Pero añadió que el gran aumento de los cánceres detectados in situ genera preocupación, ya que es más probable que estos cánceres crezcan lentamente y puedan contribuir a la carga de sobrediagnóstico de las pruebas de detección.

“El seguimiento a largo plazo es esencial para comprender completamente las implicaciones clínicas de la integración de la IA en la mamografía”, dijo. “Los resultados son alentadores, pero es esencial garantizar que implementemos un método capaz de detectar cánceres clínicamente relevantes en una etapa temprana, donde la detección temprana puede mejorar significativamente los resultados de los pacientes”.

La Dra. Katharine Halliday, presidenta del Real Colegio de Radiólogos, dijo que el censo más reciente de la organización mostró un déficit del 29% de radiólogos en el NHS.

“Cualquier herramienta que pueda aumentar nuestra precisión y productividad es bienvenida. Pero, si bien los beneficios potenciales son significativos, también lo son los riesgos potenciales”, afirmó. “Es vital que la implementación de la IA en el NHS se realice con cuidado, con supervisión de expertos”.