Un estudio internacional publicado en el American Journal of Roentgenology demuestra que la inteligencia artificial puede mejorar la precisión diagnóstica y la coherencia entre radiólogos en la detección del cáncer de próstata mediante resonancia magnética biparamétrica (bpMRI). Investigadores de múltiples centros evaluaron la utilidad clínica de esta tecnología en un análisis con más de 180 pacientes.
La incorporación de inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico por imágenes sigue consolidando su relevancia clínica. En esta ocasión, un estudio multicéntrico y multilector coordinado por el Dr. Baris Turkbey del National Cancer Institute y publicado por la American Roentgen Ray Society en su revista AJR (American Journal of Roentgenology), evaluó el impacto de la IA en la interpretación de resonancias magnéticas biparamétricas (bpMRI) de próstata para la detección de cáncer clínicamente significativo.
La investigación incluyó a 180 pacientes, 120 con confirmación histopatológica tras prostatectomía radical y 60 con biopsias negativas. Se utilizó un diseño de bloques incompletos balanceado, donde seis radiólogos de diferentes niveles de experiencia interpretaron los estudios tanto con como sin asistencia de IA, alternando las sesiones. Este enfoque permitió evaluar imparcialmente la utilidad diagnóstica del sistema de IA en diferentes contextos clínicos.
Uno de los hallazgos más destacados fue el aumento de la precisión diagnóstica (valor predictivo positivo – PPV) a nivel de lesión. En casos con puntuación PI-RADS ≥ 3, la IA mejoró el PPV del 69,4% al 80,9% (p < .001), y en PI-RADS ≥ 4, el aumento fue de 76,7% a 90,2%. Este avance resulta particularmente relevante en zonas de difícil interpretación como la zona de transición prostática.
Además, el uso de IA elevó significativamente el acuerdo entre lectores en cuanto a la puntuación PI-RADS (κ = 0.748 con IA vs. 0.336 sin IA, p < .001), demostrando que la tecnología puede contribuir a reducir la variabilidad entre radiólogos, uno de los grandes desafíos en la práctica clínica.
Sin embargo, el estudio también señaló una leve disminución en la sensibilidad con IA (p=0.003), lo que sugiere que si bien la IA mejora la especificidad y el acuerdo interobservador, aún es necesario optimizar su capacidad para detectar todos los casos de cáncer clínicamente significativos.
Los análisis complementarios mostraron que la calidad de imagen influyó en los resultados. Las imágenes clasificadas como diagnósticas por los lectores mostraron un mayor rendimiento diagnóstico tanto con como sin IA. No obstante, incluso en imágenes de calidad aceptable, la IA permitió mantener una buena performance diagnóstica.
Los escáneres utilizados abarcaron múltiples modelos de las marcas Philips, Siemens y GE, sin diferencias sustanciales entre plataformas. Este enfoque refuerza la aplicabilidad clínica general del sistema de IA evaluado, sugiriendo que puede integrarse a distintas configuraciones tecnológicas ya existentes en centros de diagnóstico.
En un ejemplo representativo, el estudio incluyó a un paciente de 77 años con PSA elevado (17.8 ng/mL). La IA identificó con precisión una lesión sospechosa que fue posteriormente confirmada como carcinoma de próstata Gleason 4+3 mediante histopatología, mostrando la capacidad del sistema para correlacionar patrones radiológicos con hallazgos tisulares reales.
Como conclusión, los autores subrayan que la IA representa una herramienta valiosa para mejorar la consistencia diagnóstica en la interpretación de bpMRI de próstata. No obstante, destacan la necesidad de avanzar en la sensibilidad del sistema sin comprometer su especificidad. La investigación marca un paso más en la integración efectiva de tecnologías de IA en el flujo de trabajo radiológico.
Fuente:
Gelikman DG, Yilmaz EC, Harmon SA, et al. Evaluating Artificial Intelligence–Assisted Prostate Biparametric MRI Interpretation: An International Multireader Study. AJR. Publicado online el 16 de julio de 2025. doi:10.2214/AJR.24.32399.