Usar inteligencia artificial como primer lector de mamografías puede detectar más cánceres invasivos con menos falsos positivos y aliviar la sobrecarga de los radiólogos, sin comprometer la seguridad diagnóstica. Así lo reveló un ensayo clínico realizado en más de 100.000 mujeres en Suecia y publicado en The Lancet Digital Health, que evaluó el desempeño del sistema en un programa nacional de cribado poblacional.
Introducción
Los programas de cribado mamográfico han demostrado reducir la mortalidad por cáncer de mama, pero enfrentan desafíos como la escasez de radiólogos y la necesidad de mantener altos estándares de calidad. En este contexto, la inteligencia artificial se perfila como una herramienta prometedora para apoyar la interpretación de imágenes, aunque su eficacia y seguridad deben validarse clínicamente.
El estudio MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence), publicado en The Lancet Digital Health, es un ensayo aleatorizado, controlado y de no inferioridad realizado en cinco regiones de Suecia. Analizó la aplicación de IA como primer lector en programas de cribado poblacional, con la participación de 105.915 mujeres entre 40 y 74 años.
Enfoque y Resultados
Las participantes fueron asignadas aleatoriamente a dos grupos:
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Grupo IA (n=53.043): las mamografías eran leídas primero por un sistema de inteligencia artificial. Solo aquellas consideradas sospechosas eran revisadas por un radiólogo.
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Grupo control (n=52.872): lectura convencional por dos radiólogos independientes.
Los principales resultados fueron:
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Tasa de detección de cáncer: 6,4 por mil en el grupo IA vs. 5,0 por mil en el grupo control (incremento del 29 %, p = 0.0021).
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Falsos positivos: 1,5 % en grupo IA vs. 2,4 % en grupo control.
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La carga de lectura para radiólogos se redujo en un 44 %.
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La mayoría de los tumores detectados en el grupo IA fueron invasivos, pequeños y sin metástasis ganglionar, mientras que no se incrementó la detección de lesiones in situ de bajo grado.
Estos hallazgos respaldan la eficacia clínica del sistema automatizado sin comprometer la seguridad diagnóstica.
Discusión y Conclusión
El estudio MASAI aporta evidencia sólida sobre la seguridad y eficacia de integrar la IA como lector inicial en programas de cribado mamográfico. Lejos de reemplazar al especialista humano, la IA permite optimizar recursos médicos y priorizar casos más complejos, lo que resulta especialmente útil en contextos con escasez de radiólogos.
Además de aumentar la detección de cánceres clínicamente relevantes, la estrategia demostró reducir falsos positivos y, por ende, ansiedad y procedimientos innecesarios para las pacientes. Los autores proponen que, con validación en otros países y sistemas sanitarios, esta modalidad podría convertirse en un nuevo estándar para la detección temprana del cáncer de mama.