La inteligencia artificial (IA) da un paso relevante en el cribado poblacional del cáncer de mama. Un ensayo clínico aleatorizado con más de 100.000 mujeres en Suecia demuestra que el uso de IA en la lectura de mamografías permite identificar más tumores clínicamente relevantes, reducir los cánceres de intervalo y aliviar la carga asistencial de los radiólogos, sin incrementar los falsos positivos. Los resultados, publicados en The Lancet, proceden del estudio MASAI, el primero de estas características realizado a gran escala en un entorno real de cribado.
Entre abril de 2021 y diciembre de 2022, más de 100.000 mujeres fueron asignadas de forma aleatoria a dos estrategias: cribado mamográfico asistido por IA o el procedimiento estándar de doble lectura, en el que dos radiólogos evalúan cada mamografía sin apoyo algorítmico. El grupo con IA registró una reducción del 12% en la tasa de cánceres de intervalo, aquellos tumores que aparecen entre rondas de cribado y que suelen asociarse a mayor agresividad y peor pronóstico.
Para Ignacio Miranda Gómez, responsable de la Unidad de Diagnóstico por Imagen de Mama del International Breast Cancer Center (IBCC) y del Centro Médico Teknon, el principal valor del estudio reside en su diseño. “El ensayo MASAI destaca por ser aleatorizado, prospectivo y a gran escala, comparado directamente con la doble lectura convencional en un programa poblacional. Esto le confiere un nivel de evidencia claramente superior al de estudios previos de validación técnica”, subraya al SMC España.
Desde el punto de vista clínico, el estudio va más allá de los indicadores habituales del cribado, como la tasa de detección o el número de rellamadas. Según Miranda, “analiza objetivos realmente relevantes, como la reducción de cánceres de intervalo, el estadio tumoral, la agresividad biológica y el impacto sobre la carga de trabajo”, un enfoque poco frecuente en este tipo de investigaciones.
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