La incorporación de inteligencia artificial (IA) en los programas de cribado de cáncer de mama empieza a mostrar beneficios clínicos concretos. Un ensayo clínico de gran escala, publicado en The Lancet, sugiere que el uso de sistemas de IA como apoyo a la lectura de mamografías permite detectar más tumores en etapas tempranas, incluidos subtipos agresivos, al tiempo que reduce la carga de trabajo de los radiólogos, sin sustituir su rol clínico.
El estudio, conocido como ensayo MASAI, incluyó a más de 100.000 mujeres participantes en programas poblacionales de cribado en Suecia. Las mujeres fueron asignadas a dos grupos: uno recibió el análisis estándar de mamografías mediante doble lectura por dos radiólogos, mientras que en el otro se incorporó un sistema de IA entrenado con más de 200.000 mamografías provenientes de diez países. En este segundo grupo, la IA clasificó las imágenes según su nivel de riesgo: los estudios considerados de bajo riesgo fueron leídos por un solo radiólogo, mientras que aquellos catalogados como de alto riesgo fueron revisados por dos especialistas.
Los resultados mostraron que el grupo que contó con apoyo de IA registró una detección un 29 % mayor de cánceres de mama en comparación con el cribado convencional, sin un aumento significativo de falsos positivos. Este hallazgo es especialmente relevante porque mejorar la sensibilidad del cribado sin incrementar diagnósticos innecesarios ha sido uno de los grandes desafíos de los programas poblacionales.
Uno de los efectos más importantes observados fue la reducción de los llamados cánceres de intervalo, es decir, aquellos tumores que se diagnostican entre una ronda de cribado y la siguiente, y que suelen asociarse con un peor pronóstico. En el grupo con apoyo de IA, la incidencia de estos cánceres se redujo en un 12 %. Según los investigadores, este descenso sugiere que parte de los tumores que antes pasaban desapercibidos están siendo detectados de forma más temprana.
Además del impacto en la detección, el estudio documentó una reducción del 44 % en la carga de trabajo relacionada con la lectura de mamografías. Este aspecto cobra especial importancia en un contexto de escasez de radiólogos especializados en mama, una limitación creciente en muchos sistemas de salud y un factor que condiciona la ampliación de los programas de cribado.
Los autores del estudio subrayan, sin embargo, que estos resultados no respaldan la sustitución de profesionales sanitarios por sistemas automatizados. La IA actuó como una herramienta de apoyo, no como un lector independiente. De hecho, el propio ensayo mostró que algunos cánceres fueron detectados por radiólogos y no por el sistema de IA, y que la tecnología, utilizada de forma aislada, podría generar un número elevado de falsos positivos.
“La decisión final siempre recayó en los radiólogos”, explicó Kristina Lång, investigadora principal del estudio y profesora en la Universidad de Lund. Según detalló, conocer el nivel de sospecha asignado por la IA probablemente influyó en la toma de decisiones clínicas, ayudando a focalizar la atención en estudios con mayor riesgo y a reducir falsos negativos.
Especialistas en radiodiagnóstico coinciden en que el valor de estas herramientas radica en su capacidad para complementar la lectura humana. La IA puede identificar patrones sutiles difíciles de detectar a simple vista, pero sigue siendo el criterio clínico del profesional el que integra la información, evalúa el contexto y decide la conducta a seguir.
Aunque los resultados son prometedores, los investigadores advierten que aún es necesario evaluar el impacto a largo plazo del cribado con IA en rondas sucesivas, así como analizar su coste-efectividad antes de una implementación generalizada. Aun así, el ensayo MASAI aporta una de las evidencias más sólidas hasta la fecha sobre el potencial de la inteligencia artificial para mejorar la eficiencia y la precisión del cribado del cáncer de mama, reforzando la idea de que la tecnología puede ser una aliada clave en la detección precoz, sin desplazar el papel central del personal sanitario.
Nota original: AQUÍ
