Utilizando inteligencia artificial (IA), los radiólogos de mama en Dinamarca han mejorado el rendimiento de las pruebas de detección del cáncer de mama y han reducido la tasa de resultados falsos positivos. Los resultados del estudio se publicaron en Radiology, una revista de la Sociedad Radiológica de América del Norte (RSNA).
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Indicadores tempranos del impacto del uso de IA en la mamografía de detección del cáncer de mama Resumen Antecedentes Estudios retrospectivos han sugerido que el uso de inteligencia artificial (IA) puede disminuir la carga de trabajo de los radiólogos y al mismo tiempo preservar el rendimiento de las mamografías. Objetivo Comparar la carga de trabajo y el desempeño en las pruebas de detección de dos cohortes de mujeres que se sometieron a pruebas de detección antes y después de la implementación del sistema de inteligencia artificial (IA). Materiales y métodos Este estudio retrospectivo incluyó a mujeres de 50 a 69 años que se sometieron a mamografías cada dos años en la Región Capital de Dinamarca. Antes de la implementación del sistema de inteligencia artificial (IA) (del 1 de octubre de 2020 al 17 de noviembre de 2021), todas las proyecciones implicaban doble lectura. Para los exámenes realizados después de la implementación del sistema de inteligencia artificial (IA) (del 18 de noviembre de 2021 al 17 de octubre de 2022), los exámenes de detección probablemente normales (puntuación del examen de IA ≤5 antes del 3 de mayo de 2022, o ≤7 el 3 de mayo de 2022 o después) fueron leídos una sola vez por uno de los 19 radiólogos de mama senior a tiempo completo. Las pruebas restantes fueron leídas por dos radiólogos con apoyo en la toma de decisiones asistida por IA. Los resultados de la biopsia y la cirugía se obtuvieron entre el 1 de octubre de 2020 y el 15 de abril de 2023, lo que garantizó al menos 180 días de seguimiento. Las métricas de detección se compararon mediante la prueba de χ 2. La reducción de la carga de trabajo de lectura se midió como lecturas de evaluación guardadas. Resultados En total, 60.751 y 58.246 mujeres fueron examinadas antes y después de la implementación del sistema de inteligencia artificial (IA), respectivamente (edad media, 58 años [RIC, 54-64 años] para ambas cohortes), con un intervalo de detección mediano antes de la IA de 845 días (RIC, 54-64 años), 820–878 días) y con IA de 993 días (RIC, 968–1.013 días; p < 0,001). Después de la implementación del sistema de inteligencia artificial (IA), la tasa de recuperación disminuyó en un 20,5 % (3,09 % antes de la IA [1875 de 60 751] frente a 2,46 % con IA [1430 de 58 246]; P < 0,001), la tasa de detección de cáncer aumentó (0,70 % [ 423 de 60 751] frente a 0,82 % [480 de 58 246]; P = 0,01), la tasa de falsos positivos disminuyó (2,39 % [1452 de 60 751] frente a 1,63 % [950 de 58 246]; P < 0,001 ), el valor predictivo positivo aumentó (22,6 % [423 de 1875] frente a 33,6 % [480 de 1430]; P < 0,001), la tasa de cánceres pequeños (≤1 cm) aumentó (36,6 % [127 de 347] frente a 44,9 % [164 de 365]; P = 0,02), la tasa de cánceres con ganglios negativos se mantuvo sin cambios (76,7 % [253 de 330] frente a 77,8 % [273 de 351]; P = 0,73) y la tasa de los cánceres invasivos disminuyeron (84,9 % [359 de 423] frente a 79,6 % [382 de 480]; P = 0,04). La carga de trabajo lector se redujo en un 33,5% (38.977 de 116.492 lecturas). Conclusión En un programa de detección de mamografía poblacional, el uso de inteligencia artificial (IA) redujo la carga de trabajo general de los radiólogos de mama y mejoró el rendimiento de la detección. |
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La mamografía reduce con éxito la mortalidad por cáncer de mama, pero también conlleva el riesgo de resultados falsos positivos. En los últimos años, los investigadores han estudiado el uso de sistemas de inteligencia artificial en la detección.
"Creemos que la inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de mejorar el rendimiento de las pruebas de detección", afirmó el Dr. Andreas D. Lauritzen, estudiante postdoctoral en la Universidad de Copenhague e investigador del Hospital Gentofte en Dinamarca.
Cuando se utiliza para clasificar los probables resultados normales de las pruebas de detección o ayudar a respaldar las decisiones, la IA también puede reducir sustancialmente la carga de trabajo de los radiólogos.
"La detección poblacional con mamografía reduce la mortalidad por cáncer de mama, pero impone una carga de trabajo sustancial a los radiólogos que deben leer una gran cantidad de mamografías, la mayoría de las cuales no justifican una revisión de la paciente", dijo el Dr. Lauritzen. "La carga de trabajo de lectura se agrava aún más cuando los programas de detección emplean lectura doble para mejorar la detección del cáncer y disminuir los recuerdos falsos positivos".
El Dr. Lauritzen y sus colegas se propusieron comparar la carga de trabajo y el desempeño en las pruebas de detección en dos cohortes de mujeres que se sometieron a pruebas de detección antes y después de la implementación de la inteligencia artificial (IA).
El estudio retrospectivo comparó dos grupos de mujeres de entre 50 y 69 años que se sometieron a mamografías cada dos años en la Región Capital de Dinamarca.
En el primer grupo, dos radiólogos leyeron las mamografías de mujeres examinadas entre octubre de 2020 y noviembre de 2021 antes de la implementación de la IA. Las mamografías de detección del segundo grupo de mujeres realizadas entre noviembre de 2021 y octubre de 2022 fueron analizadas inicialmente por AI. Luego, uno de los 19 radiólogos especializados en mamas de tiempo completo leyó las mamografías que la inteligencia artificial (IA) consideró probables que fueran normales (lo que se denomina lectura única). Las mamografías restantes fueron leídas por dos radiólogos (lo que se denomina lectura doble) con apoyo en la toma de decisiones asistida por IA.
El sistema de inteligencia artificial (IA) disponible comercialmente utilizado para la detección fue entrenado mediante modelos de aprendizaje profundo para resaltar y calificar lesiones y calcificaciones sospechosas en mamografías. Todas las mujeres que se sometieron a mamografía fueron seguidas durante al menos 180 días. Los cánceres invasivos y el carcinoma ductal in situ (DCIS) detectados mediante pruebas de detección se confirmaron mediante biopsia con aguja o muestras quirúrgicas.
En total, 60.751 mujeres fueron examinadas sin IA y 58.246 mujeres fueron examinadas con el sistema de IA. En el grupo de implementación de IA, el 66,9% (38.977) de las proyecciones fueron de lectura única y el 33,1% (19.269) fueron de lectura doble con asistencia de IA.
En comparación con el cribado sin IA, el cribado con el sistema de IA detectó significativamente más cánceres de mama (0,82% frente a 0,70%) y tuvo una tasa de falsos positivos más baja (1,63% frente a 2,39%).
"En el grupo evaluado con IA, la tasa de recuerdo disminuyó en un 20,5 por ciento y la carga de trabajo de lectura de los radiólogos se redujo en un 33,4 por ciento", dijo el Dr. Lauritzen.
El valor predictivo positivo del cribado con inteligencia artificial (IA) también fue mayor que el del cribado sin IA (33,5% frente a 22,5%). En el grupo de IA, una mayor proporción de cánceres invasivos detectados tenían un tamaño de 1 centímetro o menos (44,93% frente a 36,60%).
"Todos los indicadores de rendimiento de la detección mejoraron, excepto la tasa de ganglios negativos que no mostró evidencia de cambio", dijo el Dr. Lauritzen.
El Dr. Lauritzen dijo que se necesita más investigación para evaluar los resultados a largo plazo y garantizar que no aumente el sobrediagnóstico.
"Los radiólogos normalmente tienen acceso a las mamografías de detección previas de las mujeres, pero el sistema de inteligencia artificial no", dijo. "Eso es algo en lo que nos gustaría trabajar en el futuro".
También es importante señalar que no todos los países siguen los mismos protocolos e intervalos de detección del cáncer de mama. Los protocolos de detección del cáncer de mama en Estados Unidos difieren de los protocolos utilizados en Dinamarca.