Los cribados de c¨¢ncer de mama con apoyo de inteligencia artificial detectan un 20% m¨¢s de tumores

En c¨¢ncer, tiempo es salud. Cuanto antes se detecte un tumor, mejor: m¨¢s posibilidades de tratamiento y curaci¨®n. Por eso, las pruebas de detecci¨®n precoz se han convertido en un aliado para aumentar la supervivencia y atajar, cuanto antes, tumores incipientes. La literatura cient¨ªfica estima, por ejemplo, que el cribado poblacional mediante mamograf¨ªa reduce un 20% la mortalidad por c¨¢ncer de mama y este descenso puede ser a¨²n m¨¢s pronunciado si se afinan las pruebas de detecci¨®n y el an¨¢lisis de resultados. La inteligencia artificial (IA) ya se ha colado en este campo y, seg¨²n un estudio sueco publicado en The Lancet Oncology con 80.000 mujeres, los cribados de c¨¢ncer de mama que tienen el apoyo de sistemas de inteligencia artificial para leer las mamograf¨ªas detectan un 20% m¨¢s de tumores que los que siguen metodolog¨ªa tradicional de lectura con la doble revisi¨®n de dos radi¨®logos. Los resultados preliminares de la investigaci¨®n, que a¨²n sigue en marcha, concluyen que el uso de la IA para analizar las mamograf¨ªas es seguro y reduce casi a la mitad la carga de trabajo de los radi¨®logos.

En un cribado de c¨¢ncer de mama, el an¨¢lisis de la mamograf¨ªa acostumbran a hacerlo, como recomiendan las gu¨ªas cl¨ªnicas europeas, dos radi¨®logos independientes. Si no coinciden en la lectura, suelen consensuar las discrepancias o hacer prevalecer la decisi¨®n m¨¢s agresiva ¡ªentre no rellamar al paciente o derivarlo para hacer m¨¢s pruebas, por ejemplo, se opta por la segunda¡ª. Un estudio sugiere que con esa t¨¦cnica de doble lectura se detectar¨¢n 0,44 tumores m¨¢s por cada 1.000 personas examinadas que con una sola lectura. Sin embargo, el ojo del especialista tampoco es infalible: la literatura cient¨ªfica calcula que hasta el 25% de los c¨¢nceres visibles mamogr¨¢ficamente todav¨ªa no se detectan en el cribado y ya hay investigaciones que sugieren que la precisi¨®n de la IA puede ser similar o, incluso, superior a la de los radi¨®logos.

Para constatar si, efectivamente, la detecci¨®n asistida por IA no es inferior a la metodolog¨ªa est¨¢ndar, el estudio sueco reclut¨® a m¨¢s de 80.000 mujeres sanas que participaron en el cribado poblacional de c¨¢ncer de mama entre abril de 2021 y julio de 2022. Los investigadores las dividieron en dos grupos: el de control, cuyo an¨¢lisis de mamograf¨ªas iba a seguir el procedimiento est¨¢ndar de doble lectura; y el grupo de intervenci¨®n, que contar¨ªa con la ayuda inicial de un sistema de inteligencia artificial para analizar las pruebas m¨¦dicas ¡ªy catalogar su grado de riesgo¡ª antes de ser revisadas e interpretadas por uno o dos radi¨®logos (uno, si el riesgo marcado por la IA era bajo y dos si la mamograf¨ªa estaba en el umbral de peligro alto).

¡°No hubo falsos positivos entre ese 20%. Son casos confirmados de c¨¢ncer¡±

Kristina L?ng, Universidad de Lund

El an¨¢lisis de las pruebas m¨¦dicas permiti¨® la detecci¨®n de 244 mujeres con c¨¢ncer en el grupo con apoyo de la IA y otras 203 en el de control. Esto es: la incorporaci¨®n de los sistemas de IA en el an¨¢lisis permiti¨® el diagn¨®stico de un 20% m¨¢s de tumores. ¡°Con la detecci¨®n asistida por IA, detectamos un 20% m¨¢s de c¨¢nceres que con la detecci¨®n est¨¢ndar (doble lectura sin IA). No hubo falsos positivos entre ese 20%. Son casos confirmados de c¨¢ncer. La detecci¨®n respaldada por IA no condujo a un aumento de falsos positivos, lo cual es muy bueno¡±, expone Kristina L?ng, investigadora de la Divisi¨®n de Radiolog¨ªa Diagn¨®stica de la Universidad de Lund (Malm?, Suecia) y autora del estudio. La tasa de falsos positivos de todas las pruebas realizadas fue similar en ambos grupos: del 1,5%.

L?ng explica que estas herramientas de IA se usan como ¡°un soporte de detecci¨®n en el que destaca hallazgos sospechosos en las im¨¢genes¡± y eso ¡°puede ayudar al radi¨®logo a detectar m¨¢s c¨¢nceres que podr¨ªan haberse pasado por alto¡±. ¡°La IA tambi¨¦n se puede utilizar para clasificar los ex¨¢menes de detecci¨®n en grupos de bajo y alto riesgo. Un examen clasificado como de alto riesgo puede alertar al radi¨®logo de que puede haber algo sospechoso de malignidad. Hay un efecto sin¨¦rgico cuando la inteligencia humana y la artificial se unen¡±, conviene la cient¨ªfica sueca.

Reducir cargas de trabajo

Estos resultados preliminares del estudio abren la puerta a incorporar la IA como una herramienta de ayuda en la interpretaci¨®n de las mamograf¨ªas, pues aparte de elevar la detecci¨®n de casos, podr¨ªa servir para optimizar el papel de los radi¨®logos y reducir las cargas de trabajo. Los investigadores recuerdan que, si bien las autoridades europeas recomiendan el an¨¢lisis de las mamograf¨ªas con la doble lectura por parte de dos radi¨®logos, eso implica ¡°una gran carga de trabajo para los especialistas y puede aumentar potencialmente los falsos positivos¡±. Y estos inconvenientes no son balad¨ª, se?alan, teniendo en cuenta la escasez de radi¨®logos expertos en lectura de mamograf¨ªas. ¡°Adem¨¢s, a pesar de la lectura doble, algunos c¨¢nceres pueden pasarse por alto y diagnosticarse como c¨¢nceres de intervalo [son los que se detectan entre dos pruebas de cribado]¡±, inciden los cient¨ªficos en el art¨ªculo.

Los investigadores suecos, de hecho, tambi¨¦n est¨¢n analizando en este estudio ¡ªnecesitan 100.000 participantes para ello y dos a?os de seguimiento¡ª, si con el uso de la IA de apoyo al an¨¢lisis de mamograf¨ªas se reducen tambi¨¦n el c¨¢ncer de intervalos, que suelen tener un pron¨®stico m¨¢s desfavorable. Una tasa alta de c¨¢ncer de intervalos es un indicador de que el programa de detecci¨®n precoz no est¨¢ sirviendo para su fin, pues no logra diagnosticar ese tumor de forma temprana. ¡°Tenemos la hip¨®tesis de que la IA puede conducir a un mejor programa de detecci¨®n con menos c¨¢nceres de intervalo. Dado que nuestros primeros resultados muestran que detectamos m¨¢s c¨¢nceres, existe la posibilidad de que podamos tener un programa de detecci¨®n mejor y m¨¢s eficiente¡±, valora L?ng.

La IA debe ser una herramienta para el radi¨®logo y no al rev¨¦s¡±

Kristina L?ng, Universidad de Lund

La carga de trabajo de los radi¨®logos puede llegar a ser muy alta y eso afecta a su capacidad de an¨¢lisis. Marina ?lvarez, especialista en mama de la Sociedad Espa?ola de Radiolog¨ªa M¨¦dica (SERAM), admite que en una jornada de lectura de mamograf¨ªas, un radi¨®logo puede llegar a analizar m¨¢s de 100. ¡°Y la mayor¨ªa van a ser normales y eso, junto al cansancio del radi¨®logo, favorece que algunas lesiones puedan pasar desapercibidas¡±, explica la especialista, que es tambi¨¦n directora de la unidad de Radiodiagn¨®stico y c¨¢ncer de mama del Hospital Reina Sof¨ªa de C¨®rdoba.

?lvarez, que no ha participado en el estudio, tilda la investigaci¨®n de ¡°buen¨ªsima y metodol¨®gicamente impecable¡± y destaca las ventajas de incorporar la IA como apoyo al an¨¢lisis de las mamograf¨ªas: ¡°La IA tiene la capacidad de estratificar los estudios en funci¨®n del riesgo, ahorran tiempo al radi¨®logo y mejora el rendimiento del especialista¡±. De hecho, el estudio constata, efectivamente, que en el grupo de intervenci¨®n, se redujo la lectura de mamograf¨ªas alrededor de un 44%. ¡°Estos sistemas pueden clasificar el estudio seg¨²n la capacidad o no de tener c¨¢ncer porque puede detectar n¨®dulos, calcificaciones¡­ Esa estratificaci¨®n del riesgo, que no te la puede hacer un radi¨®logo en tan poco tiempo, sirve para tratar a cada grupo de riesgo de forma diferente: la mayor¨ªa est¨¢ en riesgo bajo, solo un 30% est¨¢n en riesgo intermedio-alto y apenas un 3% est¨¢n en riesgo alto; y en ese 3% se encuentran el 70% de los c¨¢nceres. Por eso es tan importante la estratificaci¨®n¡±, explica ?lvarez. Con ese filtro por delante, el radi¨®logo puede ir m¨¢s deprisa en el an¨¢lisis de las mamograf¨ªas de bajo riesgo y focalizar m¨¢s atenci¨®n en el estudio de aquellas de riesgo alto.

Tambi¨¦n Josep Munuera, jefe del servicio de Diagn¨®stico por la Imagen del Hospital Sant Pau de Barcelona y experto en tecnolog¨ªas digitales aplicadas a la salud, sostiene que este estudio, en el que no ha participado, tiene un dise?o ¡°muy bueno¡± y refuerza unos resultados ¡°esperables¡±. ¡°Hay algoritmos con tasas de detecci¨®n alta que, si los combinas con el humano, mejoran las tasas del humano tambi¨¦n¡±. El m¨¦dico incide tambi¨¦n en la importancia de que el lector humano ¡ªcomo ocurre en este estudio¡ª sea un radi¨®logo con alta experiencia.

En el grupo de intervenci¨®n, el 75% de los tumores detectados eran invasivos ¡ªest¨¢n m¨¢s extendidos¡ª y el 25%, in situ ¡ªpeque?as lesiones en la mama que pueden ser inofensivas¡ª. En el grupo de control, el 81% eran invasivos y apenas el 19% in situ. Los investigadores admiten que un aumento de la detecci¨®n de los tumores in situ ¡°podr¨ªa ser preocupante en t¨¦rminos de sobrediagn¨®stico¡± porque esta clase de lesiones puede que nunca avancen a un c¨¢ncer o, incluso, desaparezcan por s¨ª solas, y se corre el riesgo de embarcar al paciente en una m¨¢s pruebas o terapias oncol¨®gicas potencialmente innecesarias. ?lvarez, con todo, matiza este extremo: ¡°Hay gente que puede pensar que un 25% de tumores in situ detectados es un porcentaje elevado porque no todos acaban siendo c¨¢ncer y se tratar¨ªan mucho m¨¢s [de lo necesario], pero no podemos diferenciar cu¨¢l avanzar¨¢, no tenemos forma de saber si se va a quedar ah¨ª o avanzar¡±.

El radi¨®logo manda

Ante este dilema, apostilla Munuera, la clave la tiene el radi¨®logo. ¡°Estas lesiones, aunque se detecten, son tan sutiles que no tienen por qu¨¦ acabar evolucionando a c¨¢ncer. El radi¨®logo har¨¢ una interpretaci¨®n de la imagen y decidir¨¢¡±, expone. Pero a?ade: ¡°Introducir las herramientas de IA implica ver el 100% de estas lesiones y tendr¨¢s que tomar una decisi¨®n sobre ellas. Ese es el siguiente paso, ver a ver qu¨¦ hacemos con ellas¡±. Munuera celebra, en cualquier caso, que la reducci¨®n de la carga de trabajo en las lecturas pueda favorecer ¡°una redistribuci¨®n muy positiva de los flujos de trabajo para dar al radi¨®logo m¨¢s velocidad de lectura y reducir la lista de espera de an¨¢lisis de mamograf¨ªas y tambi¨¦n para poder hacer m¨¢s tratamientos intervencionistas y pruebas complementarias¡± asociadas a los resultados de estos cribados.

Los investigadores suecos hacen mucho hincapi¨¦, con todo, en que la IA es una herramienta a disposici¨®n del radi¨®logo, pero el especialista es quien tiene la ¨²ltima palabra. ¡°La IA debe ser una herramienta para el radi¨®logo y no al rev¨¦s¡±, se?ala L?ng. Tampoco estos sistemas son inequ¨ªvocos: ¡°Seg¨²n estudios retrospectivos, sabemos que la IA pasa por alto algunos tipos de c¨¢ncer. La IA tambi¨¦n puede ser demasiado sensible y se?ala muchos hallazgos que nosotros, como radi¨®logos, podemos determinar f¨¢cilmente como normales. Por lo tanto, el radi¨®logo es vital para tomar la decisi¨®n final si un examen de detecci¨®n es normal o si se debe volver a llamar a la mujer para un estudio adicional¡±, zanja la investigadora sueca.

Pese a los resultados favorables de este estudio, todav¨ªa falta recorrido para ver la IA sustituyendo la lectura de un humano. ¡°Las pautas europeas actualmente no recomiendan que la IA deba reemplazar a un lector humano¡±, conviene L?ng. Pero estudios como el suyo apuntalan la evidencia para avanzar en ese camino. Siempre, eso s¨ª, bajo la supervisi¨®n del radi¨®logo.

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