La tecnología de IA desarrollada por Google ha demostrado ser igual de eficaz que los radiólogos para detectar el cáncer de mama
El estudio utilizó mamografías y resultados existentes y comparó el trabajo de los expertos con el de la IA
Aún queda trabajo por hacer para demostrar que la tecnología mejora la atención a los pacientes
Un sistema de inteligencia artificial de Google demostró ser tan eficaz como los radiólogos expertos a la hora de detectar qué mujeres tenían cáncer de mama a partir de mamografías de cribado, y mostró potencial para reducir los errores, informaron investigadores de Estados Unidos y Gran Bretaña.
El estudio, publicado el miércoles en la revista Nature, es el más reciente en mostrar que la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la precisión del cribado del cáncer de mama, que afecta a una de cada ocho mujeres en todo el mundo.
Los radiólogos no detectan alrededor del 20% de los cánceres de mama en las mamografías, según la Sociedad Estadounidense contra el Cáncer, y la mitad de las mujeres que se someten a estas pruebas durante un periodo de 10 años obtiene un resultado falso positivo.
Los resultados del estudio, desarrollado junto con la unidad de IA DeepMind de Alphabet Inc. (GOOGL.O), que se fusionó con Google Health en septiembre, representan un avance importante en el potencial de la detección temprana del cáncer de mama, afirmó Mozziyar Etemadi, uno de sus coautores de Northwestern Medicine, en Chicago.
El equipo, que incluía investigadores del Imperial College London y del Servicio Nacional de Salud británico, entrenó el sistema para identificar cánceres de mama en decenas de miles de mamografías.
A continuación, compararon el rendimiento del sistema con los resultados reales de un conjunto de 25,856 mamografías del Reino Unido y 3,097 de Estados Unidos.
El estudio mostró que el sistema de IA podía identificar cánceres con un grado de precisión similar al de los radiólogos expertos, y reducir a la vez los resultados falsos positivos un 5.7% en el grupo de Estados Unidos y un 1.2% en el grupo británico.
También redujo los falsos negativos —casos en que las pruebas se clasifican erróneamente como normales— un 9.4% en el grupo de Estados Unidos y un 2.7% en el grupo británico.
Estas diferencias reflejan las distintas formas de interpretar las mamografías. En Estados Unidos, un solo radiólogo lee los resultados y las pruebas se realizan cada uno o dos años. En Gran Bretaña, las pruebas se realizan cada tres años y cada una es leída por dos radiólogos. Si no están de acuerdo, se consulta a un tercero.
«Indicios sutiles»
En otra prueba, el equipo enfrentó el sistema de IA a seis radiólogos y descubrió que los superaba en la detección precisa de los cánceres de mama.
Connie Lehman, jefa del departamento de diagnóstico por imagen mamaria del Massachusetts General Hospital de Harvard, dijo que los resultados coinciden con los hallazgos de varios grupos que utilizan IA para mejorar la detección del cáncer en mamografías, incluido su propio trabajo.
La idea de usar computadoras para mejorar el diagnóstico del cáncer existe desde hace décadas, y los sistemas de detección asistida por computadora (CAD) son habituales en las clínicas de mamografía; sin embargo, los programas CAD no han mejorado el rendimiento en la práctica clínica.
Lehman dijo que el problema es que los programas CAD actuales se entrenaron para identificar cosas que los radiólogos humanos pueden ver, mientras que, con la IA, las computadoras aprenden a detectar cánceres a partir de los resultados reales de miles de mamografías.
Esto podría «superar la capacidad humana para identificar indicios sutiles que el ojo y el cerebro humanos no pueden percibir», añadió Lehman.
Aunque las computadoras no han sido «de gran ayuda» hasta ahora, «lo que hemos demostrado, al menos en decenas de miles de mamografías, es que la herramienta puede tomar una decisión muy bien fundamentada», dijo Etemadi.
El estudio tiene algunas limitaciones. La mayoría de las pruebas se realizaron con el mismo tipo de equipo de diagnóstico por imagen, y el grupo de Estados Unidos incluía a muchos pacientes con cáncer de mama confirmado.
Lo fundamental es que el equipo aún no ha demostrado que la herramienta mejore la atención a los pacientes, dijo la Dra. Lisa Watanabe, directora médica de CureMetrix, cuyo programa de IA para mamografías recibió la aprobación de Estados Unidos el año pasado.
«El software de IA solo es útil si realmente marca una diferencia para el radiólogo», dijo.
Etemadi coincidió en que esos estudios son necesarios, al igual que la aprobación regulatoria, un proceso que podría llevar varios años.
