Una encuesta realizada a una población diversa de pacientes reveló un apoyo cauteloso a la implementación de la IA en mamografía de cribado, según un estudio publicado en Radiology: Imaging Cancer, revista de la RSNA. El informe destaca que la confianza en la IA depende de factores sociodemográficos y antecedentes médicos personales.
A pesar del avance en la precisión de los sistemas de IA, aún existe resistencia a su adopción, en parte por preocupaciones sobre privacidad, sesgo algorítmico y desconocimiento general. Para la Dra. Basak E. Dogan, autora del estudio y directora de investigación en imagenología mamaria en el Centro Médico de la Universidad de Texas Southwestern, “la confianza en la IA por parte del paciente es crucial para su integración en la práctica médica”.
La encuesta, aplicada durante siete meses en 2023, fue respondida por 518 pacientes que asistieron a mamografías de detección. El 71 % prefirió que la IA se utilice como segunda lectura junto con el radiólogo, aunque menos del 5 % aceptó que la interpretación fuera exclusivamente realizada por IA. La mayoría expresó inquietudes sobre la pérdida de interacción humana, privacidad de datos y transparencia de los algoritmos.
Los resultados mostraron que quienes tenían mayor nivel educativo o conocimientos previos sobre IA eran el doble de proclives a aceptarla. Por el contrario, pacientes hispanas y negras no hispanas manifestaron mayor desconfianza, especialmente relacionada con el sesgo y la protección de datos, lo que afectó su nivel de aceptación.
El historial médico también influyó. Pacientes con antecedentes familiares de cáncer confiaban en los resultados cuando la mamografía era normal, mientras que aquellas con estudios anormales previos tendían a solicitar seguimiento si la IA detectaba una anomalía que el radiólogo no.
“Esto resalta cómo la confianza en la IA varía según la experiencia previa y el contexto personal”, explicó la Dra. Dogan. “Nuestro estudio demuestra que esta confianza no es uniforme, sino que debe abordarse con estrategias de implementación sensibles a cada perfil de paciente”.
La conclusión central del estudio es clara: la confianza en la IA debe construirse activamente para garantizar que su adopción en mamografía no solo sea eficaz, sino también aceptada por quienes más importan: los pacientes.
“Percepción de las pacientes sobre el uso de la inteligencia artificial en la interpretación de mamografías de cribado: Un estudio de encuesta”. Colaboraron con el Dr. B. Bersu Ozcan, la Dra. Yin Xi y la Dra. Emily E. Knippa.
Radiología: Imágenes del cáncer es editado por Gary D. Luker, MD, Michigan Medicine, Universidad de Michigan, Ann Arbor, y es propiedad de y publicado por la Radiological Society of North America, Inc. ( https://pubs.rsna.org/journal/imaging-cancer ).
La RSNA es una asociación de radiólogos, oncólogos radioterapeutas, físicos médicos y científicos afines que promueve la excelencia en la atención al paciente y la prestación de servicios de salud mediante la educación, la investigación y la innovación tecnológica. La Sociedad tiene su sede en Oak Brook, Illinois. (RSNA.org)
Para obtener información fácil de usar para el paciente sobre la mamografía, visite RadiologyInfo.org .
