La IA detecta más cánceres de mama con menos falsos positivos
Radiólogos de Dinamarca mejoran la detección del cáncer de mama con la ayuda de la inteligencia artificial.
Por la Radiological Society of North America
Una mujer se somete a una mamografía, para la detección precoz del cáncer de mama. Cortesía: Virginia Oncology Associates
Mediante el uso de inteligencia artificial (IA), un equipo de radiólogos de Dinamarca han logrado mejorar el rendimiento del cribado del cáncer de mama y reducido la tasa de falsos positivos. Los resultados del estudio han sido publicados en Radiology, la revista de la Radiological Society of North America (RSNA).
La mamografía reduce con éxito la mortalidad por cáncer de mama, pero también conlleva el riesgo de falsos positivos. Los falsos positivos en el cáncer de mama ocurren cuando una prueba de detección, como una mamografía, indica que una mujer tiene cáncer de mama cuando en realidad no lo tiene. Esto puede suceder por diversas razones y tiene implicaciones importantes para la salud y el bienestar de las pacientes.
Hay que señalar que las mujeres que se someten al cribado mamográfico pueden recibir resultados tanto falsos positivos (FP) como falsos negativos (FN), con la consecuente petición de más pruebas de imagen y biopsias. Solo en Estados Unidos, alrededor del 11 % de las mujeres reciben un resultado falso positivo de la mamografía.
La IA puede reducir de forma sustancial la carga de trabajo de los radiólogos.
Para reducir este problema, los investigadores vienen probando desde hace unos años la posible aplicación y la eficacia de IA en el cribado mamográfico. El cribado médico se refiere a la realización de pruebas diagnósticas a personas, en principio sanas, para distinguir aquellas que probablemente estén enfermas de las que quizá no lo están.
“Creemos que la IA puede mejorar los resultados del cribado— afirma el doctor Andreas D. Lauritzen, de la Universidad de Copenhague e investigador del Hospital Gentofte de Dinamarca. Y añade—: Cuando se utiliza para clasificar resultados de cribado probablemente normales o para ayudar a tomar decisiones, la IA también puede reducir de forma sustancial la carga de trabajo de los radiólogos”.
“El cribado poblacional con mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama, pero supone una carga de trabajo considerable para los radiólogos, que deben examinar un gran número de mamografías, la mayoría de las cuales no justifican que se tenga que citar de nuevo a la paciente— dice el doctor Lauritzen. Y añade—: La carga de trabajo de lectura se agrava aún más cuando los programas de cribado emplean el doble chequeo para mejorar la detección del cáncer y disminuir las nuevas citas por falsos positivos».
El doctor Lauritzen y sus colegas se propusieron comparar la carga de trabajo y el rendimiento del cribado en dos cohortes de mujeres que se sometieron al cribado antes y después de la implantación de la IA.
El estudio retrospectivo comparó dos grupos de mujeres de entre 50 y 69 años que se sometieron a mamografías bienales en la capital de Dinamarca.
La IA detectó una lesión oncológica (A) en una mamografía de una mujer de 57 años, al igual que hicieron los radiólogos (B). La imagen ecográfica (C) muestra un carcinoma invasivo pequeño (4 × 7 mm) que se observó durante la evaluación diagnóstica. Cortesía: RSNA
En el primer grupo, dos radiólogos examinaron las mamografías de las mujeres sometidas a cribado entre octubre de 2020 y noviembre de 2021 antes de la aplicación de la IA. Las mamografías de cribado del segundo grupo de mujeres realizadas entre noviembre de 2021 y octubre de 2022 se analizaron inicialmente mediante IA.
A continuación, las mamografías consideradas probablemente normales por la IA fueron examinadas por uno de los diecinueve radiólogos especializados en mama a tiempo completo (lo que se denomina lectura única). Las mamografías restantes fueron leídas por dos radiólogos (lo que se denomina lectura doble) con ayuda de IA para la toma de decisiones.
Casi 120.000 mujeres bajo observación.
El sistema de IA disponible comercialmente utilizado para el cribado fue entrenado por modelos de aprendizaje profundo para resaltar y calificar lesiones y calcificaciones sospechosas dentro de las mamografías. Todas las mujeres que se sometieron a cribado mamográfico fueron seguidas durante al menos 180 días. Los cánceres invasivos y el carcinoma ductal in situ (CDIS) —la forma más temprana del cáncer de mama— detectados mediante cribado se confirmaron mediante biopsia con aguja o muestras quirúrgicas.
En total, se sometió al cribado a 60.751 mujeres sin IA y a 58.246 mujeres con el sistema de IA. En el grupo de implantación de IA, el 66,9% (38.977) de los cribados fueron de lectura única, y el 33,1% (19.269) fueron de lectura doble con asistencia deinteligencia artificial.
En comparación con el cribado sin IA, el cribado con el sistema de inteligencia artificial detectó un número significativamente mayor de cánceres de mama (0,82% frente a 0,70%) y tuvo una tasa de falsos positivos inferior (1,63% frente a 2,39%).
“En el grupo cribado con IA, la tasa de repetición de pruebas disminuyó en un 20,5%, y la carga de trabajo de lectura de los radiólogos se redujo en un 33,4%”, afirma el doctor Lauritzen.
El valor predictivo positivo del cribado con IA también fue mayor que el del cribado sin inteligencia artificial (33,5% frente a 22,5%). En el grupo con IA, una mayor proporción de cánceres invasivos detectados tenían un tamaño de 1 centímetro o menos (44,93% frente a 36,60%).
Garantizar que no aumente el sobrediagnóstico del cáncer de mama.
“Todos los indicadores de rendimiento del cribado mejoraron, excepto la tasa de ganglios negativos, que no mostró indicios de cambio”», afirma el doctor Lauritzen.
El doctor Lauritzen asegura que se necesita más investigación para evaluar los resultados a largo plazo y garantizar que no aumente el sobrediagnóstico.
“Los radiólogos suelen tener acceso a las mamografías de cribado previas de las mujeres, pero el sistema de IA no», dijo. «Eso es algo en lo que nos gustaría trabajar en el futuro”, comenta este especialista.
También es importante señalar que no todos los países siguen los mismos protocolos e intervalos de cribado del cáncer de mama. por ejemplo, los protocolos estadounidenses de cribado del cáncer de mama difieren de los utilizados en Dinamarca.
Información facilitada por la Radiological Society of North America -Adaptación: Enrique Coperías / Rexmolón Producciones
Fuente: Andreas D. Lauritze, Martin Lillholm, Elsebeth Lynge, Mads Nielsen, Nico Karssemeijer, Ilse Vejborg. Early Indicators of the Impact of Using AI in Mammography Screening for Breast Cancer. Radiology (2024). DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.232479
