La inteligencia artificial enfrenta a los radiólogos en la detección de cáncer de mama
Un sistema de inteligencia artificial demostró ser tan eficaz como 101 radiólogos en la detección del cáncer de mama en la mamografía digital (DM), según un exhaustivo estudio multicéntrico enriquecido con casos de cáncer de mama. Los investigadores, liderados por Ioannis Sechopoulos, PhD, del Centro Médico de la Universidad de Radboud en Nijmegen, Países Bajos, encontraron que la IA no era estadísticamente inferior al rendimiento promedio de 101 lectores radiológicos.
La IA y los radiólogos: Un comparativo
A niveles de especificidad bajos a medianos, la IA mostró un área ligeramente mayor debajo de la curva característica operativa del receptor (AUC), una gráfica de la tasa de verdaderos positivos vs falsos positivos: 0,840 (IC del 95%: 0,820-0,860) en comparación con el 0,814 (IC del 95%: 0,787-0,841) de los radiólogos.[automatic_youtube_gallery type="search" search="La IA se enfrenta directamente con los radiólogos en mamografía" cache="2419200" per_page="1" thumb_excerpt="0" player_description="0"]
El sistema de IA superó a 62 de los 101 radiólogos en términos de AUC, así como en sensibilidad a 55 de 95 radiólogos. Sin embargo, su rendimiento no logró sobrepasar al de los radiólogos más destacados.
«Nuestros hallazgos resaltan que los algoritmos recientes de IA han disminuido la brecha entre las máquinas y los expertos humanos en la detección de cáncer de mama en mamografías digitales», afirmaron los autores.
Este estudio retrospectivo, diseñado para ser equivalente a un entorno de detección basado en población, utilizó nueve juegos de datos de lectores múltiples y casos múltiples previamente empleados para diferentes objetivos de investigación en Suecia, Reino Unido, Países Bajos, Italia, EE. UU., España y Austria.
Posibilidades y desafíos de la IA en diagnósticos
Los sistemas de IA proveedores fueron Siemens, General Electric, Hologic y Sectra. Cada conjunto de datos consistía de exámenes de DM con sistemas de los cuatro proveedores, evaluaciones de múltiples radiólogos por examen y datos auténticos verificados por análisis o seguimiento histopatológico.
Durante el estudio, se realizó un total de 2.652 exámenes (653 malignos) con la participación de 101 radiólogos que realizaron 28.296 interpretaciones independientes. Las mamografías se sometieron a un escrutinio en busca de suspicion de cáncer graduada de 1 a 10.
De acuerdo a los autores el estudio implicó una muestra de casos extensa y variada, lo que sugiere que los resultados podrían ser válidos para distintos tipos de lesiones, sistemas mamográficos y prácticas específicas de cada país.
La IA como potencial ayudante en la interpretación de imágenes mamarias
«En un marco de detección basado en población, las posibilidades de mejorar el flujo de trabajo mediante la implementación de un sistema de IA son amplias», sostiene Ioannis Sechopoulos. En especial, en países donde falten radiólogos experimentados para impedir el desarrollo, la expansión o la continuidad de los programas de detección.
No obstante, su grupo aconseja que aún es necesario esclarecer los contras de los sistemas de inteligencia artificial como lectores autónomos. «Serían necesarias regulaciones para definir las consecuencias médico-legales en caso de errores de la IA», añaden.
«Dentro las posibilidades de la IA, consideramos que podría utilizarse como un segundo lector inteligente, especialmente en lugares con escasez de radiólogos que realicen interpretaciones de imágenes mamarias, ayudando a reducir la tasa de falsos negativos en las mamografías», indica Stamatia Destounis, MD, de la Universidad de Rochester en Nueva York.
Fuente: MedPage Today.
Referencia de la fuente: Rodriguez-Ruiz A, et al «A standalone artificial intelligence system for breast cancer detection in mammography: Comparison with 101 radiologists» J Natl Cancer Instit 2019; DOI:10.1093/jnci/djy222.