La inteligencia artificial ayuda a detectar más casos de cáncer en mamografías

Un estudio con casi 106.000 estudios en Suecia mostró mejores resultados con IA y menos carga para radiólogos, pero especialistas remarcan que la decisión final sigue humana.

En los programas de control, la mamografía suele jugarse en detalles que se escapan a simple vista y en tiempos que no sobran. Un estudio difundido este viernes puso números a una promesa que viene creciendo en hospitales y consultorios: la inteligencia artificial como apoyo para encontrar antes el cáncer de mama. La investigación se basó en un volumen poco habitual de información y comparó, en condiciones reales, distintas maneras de leer las imágenes.

El trabajo se publicó en The Lancet y analizó cerca de 106.000 mamografías realizadas en Suecia dentro de un programa nacional de cribado. El período cubrió desde abril de 2021 hasta principios de diciembre de 2022, con mujeres de edad media 53 años. La clave metodológica fue el contraste entre dos dinámicas: lectura humana doble versus lectura con un radiólogo asistido por IA.

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En la mitad de los casos, dos radiólogos intervinieron de forma sucesiva, como se hace en muchos sistemas que buscan reducir errores. En la otra mitad, el análisis quedó a cargo de un radiólogo con ayuda de un sistema de IA, que actuó como herramienta de apoyo. Ese diseño permitió medir con claridad qué cambiaba cuando la tecnología se sumaba a la práctica clínica cotidiana.

Los autores plantearon que el cribado asistido por IA alivió la carga de trabajo y, sobre todo, entregó “resultados sistemáticamente mejores”. El dato más fuerte apareció en la tasa de detección durante el control: con IA se identificó al 81% de las mujeres con cáncer de mama en el cribado, frente al 74% sin esa tecnología. Según el estudio, esa mejora se logró “sin aumentar la tasa de falsos positivos”, un punto sensible en cualquier esquema de detección.

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El seguimiento posterior también dejó un efecto que suele preocupar en salud pública: los llamados cánceres de intervalo, que aparecen entre exploraciones rutinarias. En los dos años siguientes, quienes integraron el grupo con IA registraron menos diagnósticos de ese tipo, con una caída del 12%. Esa diferencia no se concentró en un perfil específico, porque la mejora se observó independientemente de la edad y de la densidad mamaria.

Los autores conectaron estos resultados con antecedentes que ya sugerían una eficacia similar entre IA y doble lectura humana. En esa línea, el trabajo recordó que otros informes habían señalado una mayor eficacia, sobre todo, en cánceres invasivos de pequeño tamaño, aunque el punto no se presenta como reemplazo del especialista. Por eso, en el mismo texto aparecen advertencias sobre el límite práctico de confiar a ciegas en una herramienta.

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El presidente de la Federación Nacional de Médicos Radiólogos (FNMR) de Francia, Jean Philippe Masson, aportó una mirada más crítica sobre el día a día. Dijo que estudios recientes en Estados Unidos muestran que estas herramientas “en realidad no ahorran tiempo y resultan costosas”. Su explicación se apoya en una imposibilidad concreta: para ahorrar tiempo, el médico tendría que firmar informes solo con el ok de la máquina, y ese paso no se habilita en la práctica.

Masson lo expresó con una escena simple y a la vez contundente: “Ahorrarían tiempo si el radiólogo pudiera confiar en la herramienta y decir: ‘Ok, la IA no encontró nada, así que firmo un informe diciendo que no hay nada’. Pero eso no es posible: el ojo y la experiencia del radiólogo deben rectificar el diagnóstico de la IA”. En ese razonamiento, el riesgo no se limita al error por omisión, sino también al exceso de diagnóstico, especialmente cuando la herramienta marca cambios que no se corresponden con cáncer. Por eso, advirtió sobre la necesidad de evitar “sobrediagnósticos” y agregó que a veces “la herramienta de la IA detecta un cambio en el tejido mamario que en realidad no es cáncer”.

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Desde otra perspectiva, el profesor emérito Stephen W. Duffy, de la Universidad Queen Mary de Londres, consideró que el trabajo es “sólido” y valoró el enfoque general. Sin embargo, dejó una condición que cambia la lectura del hallazgo: aunque el estudio muestra que el esquema con IA resulta “tan segura como la lectura por dos radiólogos humanos”, todavía falta confirmar con seguimiento posterior un efecto decisivo. Su punto es directo: queda por ver si las mujeres que se benefician de este tipo de cribado desarrollan menos cánceres a futuro.

El estudio también recuperó una idea conocida en salud pública, pero con un matiz que incomoda: la detección precoz reduce mortalidad, aunque “algunos cánceres siguen sin detectarse” por mamografía de cribado incluso con doble lectura, porque hay tumores de evolución rápida que aparecen entre controles. En ese marco, la IA aparece como una herramienta que mejora rendimiento y ordena trabajo, pero no como una garantía total. La discusión que deja abierta no pasa por la tecnología en sí, sino por cómo se integra sin perder el criterio clínico que todavía define el diagnóstico.

Fuente: LA NACION.