La adopción de herramientas de inteligencia artificial en imágenes mamarias continúa creciendo en todo el mundo. En este contexto, conversamos con la Dra. Claudia De Moral, especialista en imágenes mamarias del Grupo Diagnósti-k, quien comparte su experiencia con Lunit y cómo esta tecnología ha transformado su práctica diaria.
Una incorporación inesperada que abrió la puerta a la IA
¿Cómo surgió la decisión de incorporar Lunit al Grupo Diagnósti-k?
Curiosamente, la incorporación de Lunit no fue el resultado de una búsqueda específica. Todo comenzó con la adquisición de un equipo de rayos X que ya incluía Lunit Chest para
radiografías de tórax.
“Simplemente llegó con el equipo. Nadie nos consultó previamente ni realizó una evaluación formal. Empezamos a utilizarlo y, después de algunos casos en los que realmente aportó valor, la institución decidió implementarlo en todos los equipos y luego integrarlo directamente al PACS”, recuerda la especialista.
La buena experiencia con Lunit Chest llevó a la institución a explorar otras aplicaciones. Fue entonces cuando llegó Lunit para mamografía. “De pronto, comenzamos a recibir imágenes procesadas por inteligencia artificial y me dijeron: ‘pruébala y dinos qué te parece’. Empecé a utilizarla y, con el tiempo, se convirtió en una herramienta habitual en mi práctica.”
Actualmente, la Dra. De Moral utiliza tanto Lunit MG como Lunit DBT para tomosíntesis mamaria, modalidad que emplea de forma rutinaria.
Del CAD tradicional a la inteligencia artificial
Antes de implementar Lunit, ¿utilizaban otras herramientas de apoyo a la lectura?
En Grupo Diagnósti-k no existían herramientas de apoyo al diagnóstico por imágenes mamarias antes de la llegada de Lunit. Sin embargo, durante su formación tuvo experiencia con distintos sistemas CAD (Computer-Aided Detection).
“El CAD era muy útil para detectar microcalcificaciones. En eso funcionaba muy bien. Pero fuera de eso generaba demasiadas marcas y terminaba señalando prácticamente todo. Llegaba un punto en el que muchos radiólogos simplemente dejaban de prestarle atención.” Para la especialista, la diferencia fundamental es que la inteligencia artificial actual aporta información mucho más útil y accionable.
“Lunit fue nuestra puerta de entrada a la inteligencia artificial.
Nos gustó tanto la experiencia que después comenzamos a incorporar IA en otras áreas: ultrasonido de mama, ultrasonido de tiroides, resonancia de próstata, resonancia de recto, evaluación de edad ósea y detección de fracturas, entre otras aplicaciones.”
Más confianza y mayor respaldo en la toma de decisiones
¿Cómo cambió su trabajo cotidiano con la incorporación de Lunit?
La Dra. De Moral destaca dos aspectos principales: el aumento de la confianza diagnóstica y una mayor eficiencia en el flujo de trabajo.
En Diagnósti-k, las pacientes reciben sus resultados el mismo día y cualquier estudio complementario se realiza inmediatamente si es necesario.
“Tenemos muy poco tiempo para revisar cada caso antes de que la paciente se retire. En ese contexto, contar con una herramienta adicional que confirme que no estamos pasando
por alto nada resulta extremadamente valioso.” Según explica, Lunit funciona como una segunda mirada. “Cuando reviso una mamografía y no encuentro hallazgos, ver que Lunit tampoco identifica nada me brinda una tranquilidad adicional. Y cuando detecta algo que inicialmente no llamó mi atención, me invita a revisar nuevamente la zona, solicitar proyecciones adicionales o realizar un ultrasonido complementario.”
La especialista enfatiza que la decisión final siempre sigue dependiendo del criterio médico. “Continúo utilizando mi experiencia y juicio clínico. La inteligencia artificial no decide por mí, pero sí me ayuda a prestar más atención a ciertos hallazgos.
Beneficios concretos para las pacientes
¿La herramienta aporta beneficios tangibles para las pacientes?
La respuesta es clara: sí.
“Hemos tenido casos en los que la inteligencia artificial detectó hallazgos que inicialmente habíamos considerado normales. No ocurre todos los días, pero sí hemos encontrado le-
siones que probablemente habrían pasado desapercibidas.” Sin embargo, la incorporación de estas tecnologías también ha planteado nuevos desafíos.
Una particularidad de Diagnósti-k es que las pacientes tienen acceso directo a sus imágenes a través del PACS.
Esto implica que también pueden visualizar las marcas y puntuaciones generadas por la inteligencia artificial.
“En ocasiones una paciente observa que la IA señala una zona sospechosa con determinado porcentaje de riesgo, cuando nosotros ya realizamos estudios adicionales y confirmamos que se trata de un hallazgo benigno. Eso puede generar preocupación innecesaria.”
La especialista reconoce que ha sido necesario educar tanto a médicos derivantes como a pacientes sobre el verdadero rol de la IA.
“Queremos que comprendan que se trata de una herramienta de apoyo. La interpretación final sigue siendo responsabilidad del radiólogo.”
También señala que el rendimiento de la herramienta puede variar según la tecnología utilizada por cada fabricante.
“Con los equipos Hologic que utilizamos en nuestra sede principal el desempeño es excelente. En cambio, con algunos equipos de otros fabricantes hemos observado diferencias importantes en sensibilidad.”
El futuro de la inteligencia artificial en imágenes mamarias
¿Cómo imagina el futuro de estas herramientas?
Para la Dra. De Moral, la inteligencia artificial ya forma parte del presente de la radiología.
“La inteligencia artificial llegó para quedarse. Quien no aprenda a utilizarla terminará quedándose atrás.”
No cree que la tecnología vaya a reemplazar a los radiólogos, pero sí considera que modificará profundamente la forma de trabajar.
“Nos ayuda a ser más eficientes, más precisos y a reducir la posibilidad de pasar por alto hallazgos importantes.”
A largo plazo, considera posible que gran parte de los estudios normales sean gestionados inicialmente por sistemas de inteligencia artificial.
“Eventualmente, muchas mamografías normales podrían ser analizadas por IA, mientras que los radiólogos nos enfocaremos cada vez más en los casos complejos. Eso no
significa que desapareceremos, sino que nuestro trabajo estará concentrado donde realmente se necesita la experiencia humana.”
Y concluye: “La inteligencia artificial no sustituye al radiólogo. Lo potencia. Nos obliga a mejorar, a perfeccionar nuestro criterio y a dedicar más tiempo a los casos que realmente requieren nuestra experiencia.”