Algoritmo de IA iguala el rendimiento de los lectores humanos en la detección de cáncer de mama
19 de septiembre de 2023 – Un estudio reciente publicado en Radiología revela que un algoritmo de inteligencia artificial (IA) disponible comercialmente tiene un rendimiento diagnóstico comparable al de los lectores humanos de mamografías.
Superando las limitaciones de la mamografía
La mamografía es una herramienta comúnmente utilizada para detectar el cáncer de mama, pero tiene sus limitaciones. No siempre logra detectar todos los casos de cáncer y puede generar falsos positivos, lo que lleva a pruebas e intervenciones innecesarias en pacientes sin cáncer.
Para abordar estos desafíos, los investigadores han utilizado la estrategia de asignar dos lectores para interpretar cada mamografía, mejorando así la sensibilidad y especificidad de la detección. Se ha demostrado que esta doble lectura aumenta las tasas de detección de cáncer en un 6% a 15%.
La IA como solución
La escasez de personal médico y la carga de trabajo asociada con la doble lectura han llevado a la propuesta de utilizar la IA como una solución. Sin embargo, antes de que estas herramientas de IA puedan ser ampliamente adoptadas, es fundamental garantizar su seguridad y eficacia.
En este estudio, los investigadores utilizaron el marco de garantía de calidad Personal Performance in Mammographic Screening (PERFORMS), utilizado por el Programa de Detección Mamaria del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido (NHSBSP), para evaluar tanto a la IA como a los lectores humanos de mamografías.
Resultados prometedores
Se les pidió a 552 lectores humanos, incluyendo radiólogos certificados, radiólogos y médicos especialistas en mama, que interpretaran mamografías de dos conjuntos de pruebas PERFORMS. Los resultados mostraron que tanto la IA como los lectores humanos alcanzaron niveles similares de alto rendimiento.
El rendimiento del lector humano demostró una sensibilidad del 90% y una especificidad del 76%, mientras que la IA mostró una sensibilidad del 91% y una especificidad del 77%.
Más investigación necesaria
A pesar de estos resultados prometedores, los investigadores advierten que se necesita más investigación antes de que la IA pueda utilizarse como un segundo lector en entornos clínicos. La IA puede verse afectada por cambios en su rendimiento con el tiempo y en su entorno operativo, lo que podría afectar negativamente a los pacientes.
El potencial de la IA en la radiología
La radiología es una especialidad médica que ha despertado un gran entusiasmo en relación con la IA. Investigaciones anteriores han demostrado que las herramientas de aprendizaje profundo de la IA pueden tener un rendimiento comparable al de los radiólogos humanos en la detección de enfermedades como la tuberculosis.
La detección de tuberculosis mediante radiografías de tórax es eficaz, pero la falta de experiencia en la interpretación de estas imágenes en muchas partes del mundo limita su utilidad. Sin embargo, las herramientas de IA pueden ayudar a superar esta limitación y facilitar la detección de tuberculosis en áreas con recursos limitados.
En resumen, este estudio destaca el potencial de la IA para igualar el rendimiento de los lectores humanos en la detección de cáncer de mama. Sin embargo, se requiere más investigación para garantizar su seguridad y eficacia antes de su implementación generalizada en entornos clínicos.
