El cribado con ayuda de la IA mejora la detección temprana del cáncer de mama | Salud y bienestar

La inteligencia artificial (IA) está buscando su hueco dentro de la medicina y en el apoyo a la lectura de pruebas diagnósticas ha encontrado un filón. El último ejemplo de sus avances en este campo es un ensayo clínico, publicado este jueves en The Lancet, que ha validado el potencial de la IA en los cribados de cáncer de mama. La investigación, en la que han participado más de 100.000 mujeres en Suecia, ha demostrado que la lectura de mamografías mejora la detección temprana de tumores de mama con ayuda de este programa. Además, quita carga de trabajo a los radiólogos y reduce la tasa de diagnóstico de cáncer de intervalo, que son esos tumores que se detectan entre rondas de cribados y que acostumbran a tener un peor pronóstico.Un matiz fundamental antes de seguir: la investigación no justifica la sustitución de personal sanitario por IA ni nada que se le parezca, avisan los autores del estudio. Pero lo que sí hace es dar un espaldarazo al uso de herramientas de inteligencia artificial para optimizar los resultados en salud en un contexto muy particular. “La implementación de la mamografía con IA en los programas de cribado del cáncer de mama podría ayudar a reducir la presión laboral de los radiólogos, además de ayudar a detectar más cánceres en una etapa temprana, incluidos aquellos con subtipos agresivos”, defiende la autora principal, Kristina Lång, de la Universidad de Lund (Suecia), en un comunicado. Pero, a renglón seguido, la investigadora apela a introducir la IA “con cautela”, usando herramientas probadas y con seguimiento continuo. No hay dudas de que los cribados salvan vidas: estas estrategias poblacionales ayudan a localizar tumores en etapas tempranas y, como en el cáncer el tiempo es vida, si se detecta precozmente, la probabilidad de curación es mucho mayor. La mamografía, que en Europa suele hacerse de forma bienal a partir de los 45 o los 50 años, según el país, ha demostrado sobradamente su valor para el cribado, pero no es infalible. Detecta mucho, rápido y bien, pero algunos tumores se pueden escapar al ojo de estos programas de detección precoz. De hecho, se estima que entre el 20% y el 30% de los tumores diagnosticados tras una prueba de cribado negativa y antes de la siguiente, los conocidos como tumores de intervalo, podrían haberse detectado en la mamografía anterior. Por eso, mejorar más y más el rendimiento de las pruebas es clave para dar caza al cáncer cuanto antes y evitar el retraso diagnóstico de peligrosos tumores que pueden pasar desapercibidos.Ayuda para leer mamografíasEn los cribados de mama, las mamografías requieren una doble lectura por parte de dos radiólogos. Lo que han hecho en esta investigación es dividir a las participantes en dos grupos y asignar al brazo de intervención el apoyo de un sistema de IA entrenado con más de 200.000 pruebas de 10 países. Así, mientras al grupo control se le proporcionaba el análisis estándar de las mamografías (la doble lectura de dos radiólogos), en el de intervención el sistema de IA analizaba las imágenes y clasificaba las de bajo riesgo para una sola lectura y las de alto riesgo, para la doble revisión de los radiólogos.Este ensayo, de nombre MASAI, constató que, en comparación con el grupo control, en el brazo de intervención (el que recurrió al apoyo de la IA), se identificaron un 29% más de tumores y, lo que también es importante, sin un incremento de falsos positivos.“En el ensayo, los radiólogos tomaron la decisión final, pero recibieron el apoyo de la IA. El conocimiento del nivel de sospecha de la IA probablemente influyó en las decisiones de los radiólogos, ayudando a reducir los falsos negativos en exámenes de alto riesgo. Además, la IA destacó las áreas sospechosas en la mamografía, lo que podría haber ayudado a los radiólogos a identificar cánceres que de otro modo habrían pasado desapercibidos”, reflexiona Lång en respuesta a EL PAÍS.Menos tumores de intervaloLa consecuencia inmediata de este incremento en la precisión de la detección precoz es que, al identificar más tumores durante el cribado, la tasa del diagnóstico en los dos años posteriores, antes del siguiente cribado (cáncer de intervalo), también cae. En concreto, un 12%. Y esto es fundamental, según Lång, porque los tumores que se diagnostican entre rondas de cribados suelen ser especialmente agresivos o presentarse en etapas más avanzadas que los que se detectan durante el cribado rutinario. “Es importante minimizar el número de cánceres de intervalo. La detección temprana de cánceres clínicamente significativos en el cribado es clave, ya que detectarlos a tiempo mejora las perspectivas de un tratamiento eficaz”, expone la investigadora.La investigación también reveló que, con el cribado con apoyo de la IA, la carga de trabajo por la lectura de las mamografías también se reduce un 44%, algo especialmente beneficioso en un contexto de escasez de radiólogos de mama, conviene Lång. Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama del Hospital Reina Sofía de Córdoba y miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica, considera que este estudio arroja “una evidencia muy fuerte para la toma de decisiones sobre los programas de cribado”. “Disminuir la carga de trabajo es necesario. No va a ser posible ampliar la edad de los cribados si no usamos este tipo de herramientas”, plantea Álvarez. La IA complementa, no sustituyeAhora bien, ante las suspicacias que pueda generar este tipo de herramientas dentro del colectivo médico, Lång advierte de que una cosa es aligerar el volumen de actividad de los profesionales y otra muy diferente es hablar de sustituirlos: “Este estudio no demostró que la IA pueda reemplazar a los radiólogos. Si la IA se utilizara como herramienta independiente, probablemente generaría muchos falsos positivos. Por otro lado, la IA también pasó por alto algunos cánceres en el ensayo que sí fueron detectados por radiólogos”.La IA no es perfecta y, como los humanos, también comete errores. Lo que plantea este estudio es su viabilidad como complemento al ojo médico. “La IA aún no está lo suficientemente desarrollada como para reemplazar a los lectores humanos en el cribado del cáncer de mama, pero evidentemente ya es una valiosa herramienta de apoyo para que el cribado sea más eficiente y preciso”, insiste la investigadora. Álvarez, que no ha participado en este estudio, coincide en el papel fundamental de un radiólogo experimentado. “Es el que toma las decisiones. La principal aportación de la IA es que son dos ojos que se suman al tuyo y miran diferente: detectan lesiones muy sutiles que pueden pasar desapercibidas. Pero al final, la decisión última la tenemos que tomar nosotros”.Lång asegura que ya se están haciendo análisis de coste-efectividad con estas herramientas y queda pendiente evaluar los resultados del cribado en rondas posteriores para ver los efectos a largo plazo.