La IA mejora la detección del cáncer de mama en las mamografías
Un estudio sueco muestra que esta tecnología supera la precisión y la eficacia de los radiólogos para diagnosticar los tumores
Por Redacción
El cáncer de mama es una de las principales causas de muerte entre las mujeres, por lo que su prevención y diagnóstico precoz son fundamentales. Para ello, se recomienda realizar periódicamente mamografías, que son radiografías de las mamas que permiten detectar posibles anomalías.
Sin embargo, la lectura de estas imágenes no es sencilla y requiere de la experiencia y el criterio de los radiólogos, que pueden cometer errores o pasar por alto algunos casos.
Para mejorar la calidad y la eficiencia de las mamografías, la inteligencia artificial (IA) se presenta como una herramienta prometedora. Así lo demuestra un nuevo estudio, realizado en Suecia con más de 80.000 mujeres, que ha comparado el rendimiento de esta tecnología con el de la doble lectura humana, que consiste en que dos radiólogos revisen cada imagen.
El estudio, publicado en la revista The Lancet Oncology, ha revelado que las mamografías apoyadas por sistemas de IA detectan un 20% más de cánceres de mama que las que siguen el método tradicional.
Cómo funciona la IA en las mamografías
Esta tecnología se basa en algoritmos que aprenden a partir de grandes cantidades de datos y que pueden realizar tareas complejas, como reconocer patrones, clasificar objetos o tomar decisiones.
En el caso de las mamografías, esta tecnología puede analizar las imágenes y señalar aquellas zonas donde hay una mayor probabilidad de que haya un tumor. De esta forma, se facilita el trabajo de los radiólogos, que pueden centrarse en los casos más relevantes y reducir el tiempo y el costo del proceso.
Los investigadores suecos utilizaron un sistema llamado Transpara, desarrollado por la empresa ScreenPoint Medical, que asigna un nivel de riesgo a cada mamografía, del 1 al 10.
Las imágenes con un nivel de riesgo alto (del 7 al 10) se consideran sospechosas y se envían a los radiólogos para su confirmación. Las imágenes con un nivel de riesgo bajo (del 1 al 6) se consideran normales y no requieren una segunda opinión.
Los resultados del estudio mostraron que la IA fue capaz de detectar 67 cánceres adicionales por cada 100.000 mujeres examinadas, en comparación con los 55 cánceres detectados por la doble lectura humana. Además, este proceso redujo el número de falsos positivos, es decir, casos en los que se indica que hay un tumor cuando en realidad no lo hay. Esto implica una menor ansiedad para las pacientes y una menor carga para el sistema sanitario.
Según los autores, esta tecnología podría implementarse en los programas nacionales de prevención y aumentar la accesibilidad y la equidad de las mamografías. Además, podría ayudar a paliar la escasez de radiólogos especializados y a optimizar los recursos disponibles.
La combinación de la inteligencia humana y la artificial puede ofrecer mejores resultados que cada una por separado. Por eso, es importante seguir investigando y desarrollando sistemas de IA que sean seguros, fiables y éticos, y que respeten la privacidad y los derechos de las pacientes.