La IA es una herramienta prometedora como segundo lector para la detección del cáncer de mama en los programas de detección del cáncer de mama basados en la población.
Los investigadores compararon datos de casi 123.000 exámenes realizados en más de 47. 000 mujeres en cuatro instalaciones.
El sistema de IA predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10.
En el nuevo estudio, el más grande de su tipo hasta la fecha, investigadores noruegos dirigidos por Solveig Hofvind, Ph.D., de la Sección de Detección de Cáncer de Mama, Registro de Cáncer de Noruega en Oslo, compararon el rendimiento de un sistema de IA comercialmente disponible con doble lectura independiente de rutina tal como se realiza en un programa de detección en la población. El estudio se basó en casi 123.000 exámenes realizados en más de 47.000 mujeres en cuatro instalaciones de BreastScreen Norway, en la población del país.
El conjunto de datos incluía 752 cánceres detectados en el cribado y 205 cánceres de intervalo, o cánceres detectados entre rondas de cribado. El sistema de inteligencia artificial predijo el riesgo de cáncer en una escala del 1 al 10, donde 1 representa el riesgo más bajo y 10 el riesgo más alto. Un total de 87,6 % (653 de 752) de los cánceres detectados mediante exámenes de detección y 44,9 % (92 de 205) de los cánceres de intervalo tuvieron la puntuación IA más alta de 10.
Los investigadores crearon tres umbrales para evaluar el rendimiento del sistema de IA como herramienta para la toma de decisiones. Usando un umbral que refleja la tasa promedio individual de interpretación positiva de los radiólogos, la proporción de cánceres detectados en la pantalla que no fueron seleccionados por el sistema de IA fue inferior al 20 %. Si bien el sistema de IA funcionó bien, la dependencia del estudio en datos retrospectivos significa que se necesita más investigación.
“En nuestro estudio, asumimos que se detectaron todos los casos de cáncer seleccionados por el sistema de IA”, dijo el Dr. Hofvind. “Esto podría no ser cierto en un entorno de detección real. Sin embargo, dada esa suposición, la IA probablemente será de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”.
Los resultados mostraron características histopatológicas favorables asociadas con un mejor pronóstico para los cánceres detectados por exámenes de detección con puntajes IA bajos versus altos. Se observaron resultados opuestos para los cánceres de intervalo. Esto puede indicar que los cánceres de intervalo con puntajes IA bajos son verdaderos cánceres de intervalo que no son visibles en las mamografías de detección.
El alto porcentaje de exámenes negativos verdaderos clasificados con una puntuación IA baja tiene el potencial de reducir sustancialmente el volumen interpretativo, al tiempo que permite que solo una pequeña proporción de cánceres pasen desapercibidos. Al usar IA como uno de los dos lectores en un entorno de lectura doble, el radiólogo aún podría identificar estos cánceres, dijeron los investigadores.
“Según nuestros resultados, esperamos que la IA sea de gran valor en la interpretación de las mamografías de detección en el futuro”, dijo el Dr. Hofvind. “Esperamos que el mayor potencial esté en la reducción del volumen de lectura seleccionando exámenes negativos”.
Aunque se necesitan más estudios antes de la implementación clínica de la IA en la detección del cáncer de mama, los resultados del estudio ayudan a establecer una base para investigaciones futuras, incluidos estudios prospectivos, dijo el Dr. Hofvind.
“Esperamos probar diferentes escenarios para la IA utilizando datos retrospectivos y luego realizar una prueba prospectiva”, dijo.
