Suecia evalúa el uso de la inteligencia artificial en su programa comunitario de detección de cáncer de mama

Técnicamente hablando

Los sistemas de apoyo basados en inteligencia artificial para la interpretación de mamografías consisten en algoritmos y modelos de aprendizaje automático que se emplean para analizar las imágenes digitales de las mamografías, y en apoyo a los radiólogos en la tarea de identificar posibles tumores o anomalías.

El funcionamiento de estos sistemas se basa en la capacidad de la inteligencia artificial para reconocer patrones y características específicas en las imágenes mamográficas. Estos algoritmos están entrenados con grandes cantidades de datos de mamografías previamente diagnosticadas por los especialistas. A medida que se les proporciona más información, los algoritmos aprenden a identificar y clasificar diferentes tipos de tumores y anomalías con mayor precisión.

Cuando se realiza una mamografía, la imagen digital resultante se “pasa” por un sistema de apoyo basado en inteligencia artificial. El algoritmo analiza la imagen en busca de características sospechosas, como masas, microcalcificaciones o distorsiones en la estructura del tejido mamario. Estas características se comparan con los patrones aprendidos durante el entrenamiento del algoritmo y se genera un informe que indica la probabilidad de presencia de un tumor maligno o una alteración de relevancia clínica.

Además de la detección de tumores, la inteligencia artificial también se puede utilizar para mejorar la precisión en la clasificación de los tumores encontrados, puesto que puede ayudar a determinar algunas características anatómicas que sugieren el grado de malignidad, como el encapsulamiento, la forma o el tamaño.

Como cualquier sistema técnico de apoyo, no reemplazan la labor de los radiólogos, que son quienes tienen la responsabilidad del juicio clínico final. Pero sí les asisten en la interpretación de las mamografías. Los radiólogos revisan los informes generados por el sistema de inteligencia artificial y toman la decisión clínica sobre un posible diagnóstico. Se supone que la combinación de la experiencia humana y la precisión de la inteligencia artificial permite una detección más temprana y precisa del cáncer de mama, pero esta hipótesis necesita ser validad, y es lo que el estudio sueco ha pretendido hacer.

Resultados del trabajo sueco

El estudio consistió en un ensayo aleatorizado, controlado y de base poblacional, sobre mamografías de mujeres de 40 a 80 años de edad que participaban en el programa de detección comunitaria del cáncer de mama. Se basa en una estrategia que implica la realización de una mamografía en intervalos de 1,5 a 2 años, o anualmente para aquellas con riesgo hereditario moderado o antecedentes familiares. Se realizó en cuatro centros de detección de Suecia, que optaron por participar voluntariamente en el estudio.

El programa sueco, como el de otros países europeos, se efectúa mediante llamamiento a las cohortes de edad, y la mamografía la hace personal de enfermería junto a técnicos en diagnóstico por imagen. Posteriormente, un radiólogo procede a su evaluación en pantalla. Como en muchos países de Europa, y a diferencia de Estados Unidos, cada mamografía es revisada en paralelo por dos especialistas. 

Lo que se ha querido evaluar es si la detección asistida por inteligencia artificial mostraba alguna superioridad respecto al proceso tradicional, el que podríamos denominar como “genuinamente humano”. Para ello se configuró un asistente basado en inteligencia artificial que mostraba en la pantalla, durante el análisis, un determinado “score” de calificación de riesgo de existencia de lesiones, lo que alertaba a los radiólogos de casos que podrían haberse pasado por alto. 

Los autores del trabajo incorporaron a su análisis más de 80.000 casos, entre abril de 2021 y julio de 2022. La mitad de las mujeres fueron asignadas a un grupo en el que la inteligencia artificial leía la mamografía antes de que la analizara un radiólogo, con ayuda informatizada en la ponderación del riesgo de existencia de lesiones. Las mamografías del grupo control fueron leídas por dos radiólogos sin el uso de la inteligencia artificial. Todos los radiólogos del estudio se consideraron altamente experimentados.

Los resultados publicados muestran que el grupo que contó con apoyo algorítmico detectó un 20 % más de tumores en comparación con el grupo de control. Además, no se observaron falsos positivos entre los casos detectados en colaboración con la inteligencia artificial.

En general, los exámenes de detección respaldados por inteligencia artificial dieron como resultado una tasa de detección de cáncer de 6 por cada 1.000 mujeres examinadas, en comparación con 5 por 1.000 con el abordaje estándar “genuinamente humano”.

El grupo que usó la inteligencia artificial obtuvo un beneficio adicional: la carga de trabajo dedicado a la lectura e interpretación se redujo un 44 %. En realidad, el ensayo no midió la cantidad concreta de tiempo ahorrado por la inteligencia artificial, pero calcularon el parámetro considerando, por un lado, el trabajo de un solo radiólogo asistido por el software, frente a las lecturas que debían hacerse en el modo “genuinamente humano” por dos radiólogos en paralelo. De ahí que la coautora del estudio, la doctora. Kristina Lång, profesora asociada de diagnóstico de radiología de la Universidad de Lund en Suecia, considere que “el mayor potencial de la inteligencia artificial en este momento es que podría permitir que los radiólogos se sientan menos abrumados por la cantidad excesiva de lectura”.

Consecuencias de interés

Durante la Revisión Anual GEICAM sobre Avances en Cáncer de Mama (RAGMA22), celebrada en Madrid en junio de 2022, se discutió el papel de la inteligencia artificial en el diagnóstico y personalización del tratamiento del cáncer de mama. Varios expertos afirmaron que los instrumentos tecnológicos basados en inteligencia artificial que ayuden a la interpretación de las mamografías de cribado serán los primeros en ser adoptados de forma generalizada, por las mejoras que ofrecen en la detección y el diagnóstico temprano del cáncer de mama, que constituye el motivo esencial de este tipo de programas comunitarios. 

Cualquier tipo de tecnología que pueda mejorar la tasa diagnóstica podría suponer una gran diferencia en términos de efectividad del programa poblacional. Según la Sociedad Española de Oncología Médica, SEOM (en su documento Las cifras del cáncer en España), estamos ante el tumor más frecuente en la mujer española, con 34.750 nuevos casos en 2022. Aunque la mortalidad por cáncer de mama ha descendido en los últimos años precisamente gracias a los programas de cribado y a la mejora de los tratamientos, el cáncer de mama sigue siendo la primera causa de muerte por cáncer en España en las mujeres. En 2020 fallecieron 6.572 mujeres por cáncer de mama en España. Cuando se detecta a tiempo, la probabilidad de supervivencia aumenta significativamente, y ese es el objetivo de la mamografía dentro del programa de detección precoz comunitaria.