Resumen:
- Un estudio prospectivo publicado en la revista Lancet Digital Health encontró que una herramienta de inteligencia artificial (IA) combinada con una doble lectura por parte de un radiólogo era tan efectiva en detectar cáncer de mama como una doble lectura realizada por dos radiólogos, que es el estándar actual de atención.
- Investigadores del Hospital Capio Sankt Göran en Estocolmo, Suecia, y del Instituto Karolinska indicaron que los resultados sugieren que la IA "tiene potencial para una implementación controlada, que incluiría la gestión de riesgos y el seguimiento real en el mundo de su desempeño".
- El estudio utilizó el sistema Insight MMG de detección de cáncer de mama, fabricado por Lunit, con sede en Seúl, Corea del Sur. La empresa ayudó a financiar la investigación, además de las subvenciones del Consejo Sueco de Investigación, la Sociedad Sueca del Cáncer y la Región de Estocolmo.
Análisis en profundidad:
Las soluciones de IA se han multiplicado en la imagen médica, donde hay una gran cantidad de datos disponibles para entrenar algoritmos en la detección de cáncer, accidentes cerebrovasculares y otras afecciones graves. La solución Insight MMG de Lunit ha obtenido la autorización 510(k) de la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) y la marca CE en Europa. Otros competidores en el espacio incluyen iCAD y ScreenPoint Medical.
El estudio prospectivo incluyó a más de 58,000 mujeres que se realizaron mamografías de manera regular en el Hospital Capio Sankt Göran en Estocolmo. De acuerdo con la atención habitual en el hospital, si alguno de los lectores informaba hallazgos anormales, dos radiólogos tenían una discusión de consenso antes de decidir si enviar a los pacientes a realizar más exámenes de imagen.
El estudio encontró que las lecturas de un radiólogo y un lector de IA resultaron en un aumento del 4% en la detección de cánceres mediante el cribado, es decir, alrededor de 11 casos más en comparación con dos radiólogos. Sin embargo, el dúo de IA y radiólogo también provocó un aumento del 21% en el número de exámenes con una interpretación anormal, lo que resultó en más discusiones de consenso. Esto no se tradujo en un aumento en la tasa de llamadas para exámenes adicionales.
A pesar de las discusiones de consenso adicionales, los investigadores dijeron que "la reducción de la carga de trabajo sería considerable", y señalaron que reemplazar a un radiólogo por la IA ahorraría 100,000 lecturas de radiólogos.
El estudio, junto con los resultados provisionales de un ensayo controlado aleatorio separado sobre la detección mamográfica, "anuncia la llegada de ensayos prospectivos de IA en el entorno de la detección mamaria", escribieron investigadores de cáncer del Centro Narciso en Sídney, Australia, en un comentario publicado en The Lancet.
Añadieron que el estudio muestra que alguna forma de arbitraje humano es crucial para limitar los falsos positivos adicionales de la IA y que, debido a que el estudio no fue aleatorio, no proporcionará información sobre el efecto de la integración de la IA en las tasas de cáncer intervalo.
"Es probable que los programas de cribado de cáncer de mama en todo el mundo acojan favorablemente los hallazgos de estos ensayos prospectivos de IA", escribieron los comentaristas. "Los hallazgos proporcionan justificación científica para planificar ensayos prospectivos incorporados en programas para evaluar la eficacia de la IA en varios flujos de trabajo y estrategias de lectura de pantallas. Sin embargo, aunque la IA parece estar lista para mejorar la eficiencia en los programas de detección mamaria, el impacto en la salud de la lectura de pantallas mediante la IA es desconocido".
