El sistema de cribado experimental de IA para mamografía de Google parece mejorar la detección del cáncer de mama

La participación de más de 115.000 exploraciones mamográficas en un estudio internacional permitió comparar de manera rigurosa la precisión entre interpretaciones basadas en inteligencia artificial y aquellas realizadas por radiólogos experimentados. Según informó Nature Cancer, el empleo de un sistema experimental de IA desarrollado por Google elevó la tasa de detección de cáncer de mama de 7,54 a 9,33 casos por cada 1.000 mujeres, además de identificar un 25% de los denominados “cánceres de intervalo”, que suelen escapar en las pruebas tradicionales y solo se detectan cuando hay síntomas.

De acuerdo con lo publicado por Nature Cancer, la investigación, encabezada por Google, el Imperial College de Londres y el Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHS), contempló varias fases para analizar el impacto de la inteligencia artificial en los procesos de cribado mamográfico. El sistema de IA, al ser integrado como “segundo lector” en el proceso de revisión, consiguió una reducción significativa en los falsos positivos, especialmente en mujeres que asistían por primera vez a una mamografía, y disminuyó la cantidad de pacientes citadas erróneamente en comparación con los métodos convencionales. Además, destacó por mejorar la detección tanto de cánceres invasivos como de aquellos que se presentan entre exploraciones sanas.

El estudio incluyó a 125.000 mujeres, con edades entre 50 y 70 años, provenientes de cinco servicios de cribado pertenecientes al NHS. La fase inicial de la investigación consistió en comparar de manera directa los resultados alcanzados por dos lectores humanos frente a los obtenidos por un lector humano acompañado del sistema de inteligencia artificial de Google. La IA se mostró particularmente eficaz en la identificación de cánceres de intervalo, tipo de patología que representa un desafío considerable en la detección precoz del cáncer de mama, puesto que suelen desarrollarse entre revisiones periódicas y, debido a la demora diagnóstica, dificultan las opciones de tratamiento.

Otro de los aspectos valorados en la investigación fue el impacto que el sistema de IA podría tener sobre la carga de trabajo de los profesionales sanitarios. Según detalló el estudio publicado en Nature Cancer, la integración de la IA en el flujo de trabajo como lector auxiliar permitió una disminución aproximada del 40% en la carga de tareas relacionadas con el cribado mamográfico. Esta reducción podría contribuir a afrontar el retraso que existe a nivel nacional en el Reino Unido respecto a las pruebas de cribado y otorgaría a los radiólogos la posibilidad de centrarse más en la atención directa al paciente y en los casos más complejos, sin que se vea comprometido el estándar clínico.

La doctora Susan Thomas, directora clínica de Google y autora principal de ambos estudios, destacó la relevancia de los resultados obtenidos al afirmar: “La detección precoz es nuestra herramienta más poderosa en la lucha contra el cáncer de mama, y estos hallazgos marcan un verdadero punto de inflexión. Es la primera vez que hemos podido probar rigurosamente cómo trabajan los médicos y la IA juntos en un entorno clínico”. Thomas agregó que estos resultados podrían transformar tanto el trabajo del NHS como la experiencia de los pacientes y personal sanitario, acercando la posibilidad de que la tecnología basada en IA fortalezca sistemas de salud y ayude a salvar vidas.

Por otro lado, la profesora Deborah Cunningham, radióloga consultora en el Imperial College Healthcare NHS Trust y coautora del estudio, resaltó la utilidad de la IA en entornos reales, donde la disponibilidad de personal especializado puede ser insuficiente. Cunningham explicó que el uso de esta tecnología representa una oportunidad para que los radiólogos dispongan de más tiempo destinado a tareas prácticas esenciales en el proceso de diagnóstico, como la realización de biopsias asistidas por aguja.

De acuerdo con lo reportado por Nature Cancer, la profesora Cunningham enfatizó que la introducción de la inteligencia artificial en el proceso de cribado mamográfico no debe percibirse como una amenaza para los profesionales sanitarios, sino que puede favorecer el desarrollo de sus habilidades y la colaboración entre equipos médicos para perfeccionar el diagnóstico y los resultados en pacientes con cáncer de mama.

La investigación evaluó también los efectos secundarios asociados a la reducción tanto de falsos negativos como de falsos positivos, considerando que una mejora en la precisión diagnóstica podría implicar menor ansiedad y menos procedimientos innecesarios para las pacientes. Además, la optimización del proceso permitiría disponer de recursos adicionales para casos complejos o para extender los programas de detección.

Según consignó Nature Cancer, la colaboración entre instituciones científicas, tecnológicas y sanitarias hace posible la consolidación de sistemas que complementan el trabajo de los médicos, reforzando el papel de la inteligencia artificial como aliado en la medicina diagnóstica.

El análisis detallado de los resultados sugiere que la combinación de experiencia humana y herramientas tecnológicas puede marcar diferencias sustanciales en la detección precoz y en el manejo integral del cáncer de mama, ofreciendo nuevas perspectivas en la organización y eficiencia de los servicios de salud.