Cada año, millones de mujeres en todo el mundo se someten a una mamografía como parte de los programas de cribado del cáncer de mama. La prueba salva vidas, pero no es perfecta. Entre el 20% y el 30% de los tumores que se diagnostican entre dos controles consecutivos, los llamados cánceres de intervalo, pasan desapercibidos en las imágenes. Detectarlos antes es una carrera contra el reloj. Ahora, una nueva herramienta está cambiando las reglas del juego la inteligencia artificial.
Un ensayo a gran escala
Publicado este jueves en la prestigiosa revista The Lancet, el ensayo clínico MASAI es uno de los estudios más ambiciosos hasta la fecha sobre el uso de la inteligencia artificial en el cribado del cáncer de mama. Más de 100.000 mujeres en Suecia participaron en la investigación, cuyos resultados podrían marcar un antes y un después en la radiología médica. El sistema de IA utilizado fue entrenado con más de 200.000 mamografías procedentes de 10 países diferentes, lo que le confiere una capacidad de reconocimiento amplia y diversa.
El diseño del estudio fue cuidadosamente equilibrado. Un grupo de mujeres siguió el protocolo estándar sus mamografías fueron revisadas por dos radiólogos de forma independiente, una doble lectura que es la norma en muchos países. En el grupo de intervención, la IA analizó primero las imágenes y clasificó los estudios como de bajo o alto riesgo. Los casos de bajo riesgo pasaron a una lectura única por un radiólogo; los de alto riesgo, a doble lectura. La decisión final siempre la tomó un profesional médico, nunca la máquina.
Más tumores detectados, sin más falsos positivos
Los resultados sorprenden. En el brazo del estudio donde se usó la IA, se identificaron un 29% más de tumores que en el grupo control. Esto no significa que antes se pasaran cosas por alto a propósito, sino que hay cánceres tan pequeños o sutiles que escapan incluso a los ojos más entrenados. Lo más relevante este aumento en la detección no se tradujo en un incremento de falsos positivos, esos diagnósticos erróneos que generan ansiedad y pruebas innecesarias.
Además, se observó una reducción del 12% en la tasa de cánceres de intervalo durante los dos años siguientes al cribado. Esto indica que la IA no solo detecta más tumores, sino que los encuentra antes, en una etapa en la que el tratamiento tiene más probabilidades de ser curativo. También se observó una disminución del 44% en la carga de trabajo de los radiólogos, un dato clave en sistemas sanitarios con personal escaso y sobrecargado.
La IA como aliada, no como sustituta
A pesar del éxito, los investigadores son claros la inteligencia artificial no está para reemplazar a los radiólogos.
"Este estudio no demostró que la IA pueda reemplazar a los radiólogos. Si la IA se utilizara como herramienta independiente, probablemente generaría muchos falsos positivos. Por otro lado, la IA también pasó por alto algunos cánceres en el ensayo que sí fueron detectados por radiólogos"
- Kristina Lång, autora principal, Universidad de Lund (Suecia)
La IA, en este contexto, actúa como un segundo par de ojos. No solo prioriza casos, sino que también destaca áreas sospechosas en las imágenes, ayudando al radiólogo a centrar su atención. El conocimiento del nivel de sospecha de la IA probablemente influyó en las decisiones de los radiólogos, ayudando a reducir los falsos negativos en exámenes de alto riesgo, señala Lång. Es una colaboración, no una competencia.
El peso del trabajo y el futuro del cribado
En España, como en muchos países, los servicios de radiología están bajo presión. Ampliar las edades de cribado o aumentar la frecuencia de las pruebas es un objetivo deseable, pero sin más personal ni recursos, parece imposible.
"Disminuir la carga de trabajo es necesario. No va a ser posible ampliar la edad de los cribados si no usamos este tipo de herramientas"
- Marina Álvarez, directora de Radiodiagnóstico de Cáncer de Mama del Hospital Reina Sofía de Córdoba y miembro de la Sociedad Española de Radiología Médica
Álvarez insiste en el papel insustituible del médico
"Es el que toma las decisiones. La principal aportación de la IA es que son dos ojos que se suman al tuyo y miran diferente detectan lesiones muy sutiles que pueden pasar desapercibidas. Pero al final, la decisión última la tenemos que tomar nosotros"
- Marina Álvarez
Hacia un cribado más inteligente
El estudio MASAI no cierra el debate, lo abre. Quedan por responder preguntas clave ¿es rentable implementar esta tecnología a gran escala? ¿Se mantienen estos beneficios en rondas sucesivas de cribado? Los investigadores ya trabajan en análisis de coste-efectividad y en evaluar el impacto a largo plazo.
Lo que sí queda claro es que la IA ya no es ciencia ficción en la medicina. Está aquí, aprendiendo, ayudando, mejorando procesos. La detección temprana de cánceres clínicamente significativos en el cribado es clave, ya que detectarlos a tiempo mejora las perspectivas de un tratamiento eficaz, afirma Lång. Y mientras la tecnología avanza, lo hace también la esperanza de miles de mujeres cuyos tumores podrían ahora detectarse un poco antes, con un poco más de precisión, gracias a una alianza entre humanos y máquinas que, por ahora, parece ganar-ganar.