Mamografia
Un estudio confirma una mayor eficiencia en detección de cáncer de mama usando inteligencia artificial
El ensayo analizó a 55.581 casos de detección de cáncer de mama en entornos clínicos del mundo real
Cada vez más los expertos en materia de sanidad apuestan por el uso de la inteligencia artificial. El estudio colaborativo de Lunit, realizado en el Instituto Karolinska de Suecia, ha respaldado el potencial de la inteligencia artificial en el análisis de mamografías para reemplazar la lectura humana de acuerdo con la directriz europea de doble lectura y ha destacado su capacidad para aliviar la carga sobre los radiólogos.
En el estudio, publicado en The Lancet Digital Health, participaron más de 50.000 mujeres y se empleó Lunit INSIGHT MMG, una solución de inteligencia artificial autorizada por la Agencia Americana del Medicamento (FDA) y con marcado CE para el análisis de mamografías.
Aunque la lectura doble por dos radiólogos se ha establecido como práctica común en toda Europa y Australia, «muchos países están experimentando grandes dificultades debido a la escasez de radiólogos», ha explicado el radiólogo de mama y profesor asociado en el Instituto Karolinska, Strand.
El doctor ha añadido que este estudio prospectivo sienta las bases para la adopción generalizada de la inteligencia artificial en la detección de cáncer de mama «al desempeñar el papel de un radiólogo, lo que a su vez puede reducir los costes médicos y producir un reembolso en la atención médica».
Estudio y resultados
El ensayo, que se realizó del 1 de abril de 2021 al 9 de junio de 2022, analizó a 55.581 casos de detección de cáncer de mama en entornos clínicos del mundo real. El análisis introdujo tres lectores independientes: radiólogo 1, radiólogo 2 y Lunit INSIGHT MMG, lo que permitió ejecutar comparaciones.
Los resultados indicaron que Lunit INSIGHT MMG, colaborando con un solo radiólogo, mostró una tasa de detección de cáncer, o Cancer Detection Rate (CDR), superior, de 4,7 por cada 1.000, superando el enfoque tradicional de dos radiólogos con una CDR de 4,5 por cada 1.000.
También mostró como gracias a la IA dosminuyeron las pruebas de detección o recall rates (RR), después de haber encontrado lesiones sospechosas en la prueba inicial. Los resultados fueron positivos tanto en colaboración con un radiólogo (RR 2,8, disminución del 4,44 %) como cuando ejercía de manera independiente (RR 1,55, disminución del 47,1 %), en comparación con el sistema de lectura doble (RR 2,93).
Basándose en los resultados, a principios de este año, Lunit creó una asociación pionera con el Hospital Capio S:t Göran, el hospital privado más grande de Suecia. Este centro, gracias a la IA analiza a más de 65.000 mamografías al año, contribuyendo significativamente al programa de detección de este cáncer.
Los resultados del estudio y la implementación también se presentarán en la próxima conferencia EUSOBI 2023 (European Society of Breast Imaging 2023) en Valencia, del 28 al 30 de septiembre.
«Este estudio marca un hito en la atención médica, inaugurando una era en la que la inteligencia artificial complementa y eleva los estándares de detección de cáncer de mama. La inteligencia artificial está redefiniendo los estándares de detección de cáncer», ha finalizado el CEO de Lunit, Brandon Suh.
