Aplicar IA al cribado de cáncer de mama reduce en un 27% los casos de tumores agresivos
La detección precoz del cáncer de mama está viviendo una auténtica revolución gracias a la inteligencia artificial. Un reciente ensayo, liderado por la Universidad de Lund (Suecia) y publicado en la revista The Lancet, ha demostrado que la mamografía asistida por IA no solo identifica más cánceres durante el cribado, sino que reduce en un 27% los casos de tumores agresivos y disminuye en un 12% la tasa de diagnóstico de cáncer de mama en los años siguientes a una prueba de cribado, especialmente los casos más avanzados.
Los resultados provisionales de esta investigación, publicados en The Lancet Oncology en 2023, ya revelaron una reducción del 44% en la carga de trabajo de lectura de pantalla para los radiólogos y un aumento de casi el 30% en la detección de cáncer sin un aumento de falsos positivos.
La mamografía tradicional, aunque ha sido clave para reducir la mortalidad por cáncer de mama, presenta limitaciones, especialmente en mujeres con mamas densas, donde los tumores pueden pasar desapercibidos incluso para el ojo experto del radiólogo. Aquí es donde la IA marca la diferencia: según otra investigación que analizó más de 600.000 mamografías, los algoritmos pueden identificar un cáncer antes de que sea visible en la imagen convencional, detectando patrones invisibles al ojo humano y complementando el criterio profesional.
En el ensayo realizado en Suecia, la IA analizó las mamografías de más de 100.000 mujeres y clasificó los casos de bajo riesgo para una sola lectura y los de alto riesgo para una doble lectura por radiólogos. El sistema, entrenado con más de 200.000 exámenes de múltiples países, permitió detectar el 81% de los casos de cáncer durante el cribado, frente al 74% del grupo de control. La reducción de cánceres invasivos y grandes fue del 16% y 21%, respectivamente.
"Nuestro estudio es el primer ensayo controlado aleatorizado que investiga el uso de la IA en el cribado del cáncer de mama y el mayor hasta la fecha que analiza el uso de la IA en el cribado del cáncer en general. El estudio concluye que el cribado con apoyo de IA mejora la detección temprana de cánceres de mama clínicamente relevantes, lo que se traduce en un menor número de cánceres agresivos o avanzados diagnosticados entre los cribados", ha señalado la autora principal, Kristina M. Long, de la Universidad de Lund.
"La implementación generalizada de la mamografía con apoyo de IA en los programas de detección 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. Sin embargo, la introducción de la IA en la atención sanitaria debe hacerse con cautela, utilizando herramientas de IA probadas y con un seguimiento continuo para garantizar que tengamos datos fiables sobre cómo la IA influye en los diferentes programas de detección regionales y nacionales y cómo eso podría variar con el tiempo".
Proyectos piloto en España
En España, comunidades como Galicia o Murcia ya han puesto en marcha proyectos piloto que integran la IA en el análisis de mamografías, con resultados prometedores en precisión y velocidad diagnóstica. El Servicio Gallego de Salud prevé analizar cerca de 40.000 imágenes destinadas específicamente a la detección de cáncer de mama y próstata mediante IA, reforzando así la capacidad del sistema para detectar enfermedades en fases tempranas y priorizar los casos más urgentes. En Murcia, el uso de algoritmos en el hospital Virgen del Castillo, de Yecla, ha permitido un doble análisis de las pruebas, ganando en precisión y velocidad, dos elementos esenciales en el cribado.
Además, proyectos europeos como BreastSCan, en los que participa la Universitat Politecnica de Valencia, están creando bases de datos masivas de imágenes mamográficas para entrenar algoritmos capaces de detectar y caracterizar lesiones, así como estimar el riesgo de desarrollar cáncer de mama. Estas herramientas apoyarán a los profesionales sanitarios en el diagnóstico, haciéndolo más rápido, preciso y personalizado.
La IA no solo mejora la detección, sino que abre la puerta a la personalización de los programas de cribado. Los expertos confían en que, a medida que se disponga de más evidencia, los sistemas inteligentes permitan adaptar la frecuencia y el tipo de pruebas a las características individuales de cada paciente, optimizando recursos y resultados.
A pesar de los avances, los expertos insisten en que la IA debe ser una herramienta de apoyo y no un sustituto del criterio médico. La introducción de estos sistemas requiere un seguimiento continuo para garantizar su eficacia y evitar sesgos, especialmente en poblaciones poco representadas en los estudios iniciales. Además, es fundamental mantener las habilidades de interpretación de los radiólogos.