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Mar 03, 2024

La IA mejora la detección del cáncer de mama. ¿Pero eso salvará vidas?

Un estudio amplio y riguroso realizado en Suecia sobre la inteligencia artificial en los exámenes de detección del cáncer de mama sugiere que la IA puede ayudar a los médicos a detectar cánceres de manera más eficiente. Necesitamos más estudios de este tipo para determinar cuándo

Un estudio amplio y riguroso realizado en Suecia sobre la inteligencia artificial en los exámenes de detección del cáncer de mama sugiere que la IA puede ayudar a los médicos a detectar cánceres de manera más eficiente. Necesitamos más estudios de este tipo para determinar cuándo la tecnología tiene valor real y cuándo podría tener riesgos. Y aunque los hallazgos son increíblemente prometedores, debido a que Europa utiliza diferentes procesos y tecnologías para la detección del cáncer, Estados Unidos debe comprometerse a realizar sus propios estudios similares para guiar a los médicos aquí.

Todos los grandes estudios anteriores examinaron registros médicos antiguos para evaluar si la IA era capaz de detectar cánceres con tanta precisión como los médicos. Este estudio es el primer ensayo de este tamaño que prueba la IA en tiempo real en pacientes reales, y algún día le dirá al campo si realmente mejora la salud de las mujeres. Toda esta es información crítica a medida que la tecnología se integra cada vez más en la atención médica.

En el estudio, unas 80.000 mujeres en Suecia fueron asignadas aleatoriamente para recibir una doble lectura, en la que dos radiólogos independientes observan la mamografía, o una prueba de detección respaldada por IA, realizada por un radiólogo y una computadora.

La primera etapa del estudio, cuyos resultados se publicaron esta semana en Lancet Oncology, fue diseñada para preguntar si era seguro integrar la IA en la práctica. La respuesta es un sí rotundo. En general, la computadora ayudó a los humanos a detectar más cánceres, detectando alrededor de un 20% más de cánceres que los dos radiólogos. Sorprendentemente, lo hizo con aproximadamente la misma tasa que los falsos positivos (por ejemplo, pruebas de detección que parecían cáncer pero no lo eran).

Además, los investigadores demostraron claramente que la IA puede reducir la carga de trabajo de los radiólogos. Aunque el equipo no midió directamente la cantidad de horas ahorradas al usar una computadora para analizar mamografías, estiman que la tecnología redujo el tiempo de lectura de la pantalla en aproximadamente un 44%.

"En una situación en la que la fuerza laboral médica está bajo presión, eso es una mejora significativa", dice Larry Norton, director médico del Centro de Mama Evelyn H. Lauder del Centro Oncológico Memorial Sloan Kettering. Incluso si la tecnología no resulta ser más precisa que la de los médicos a la hora de detectar cánceres, ser igual de precisa pero más rápida seguiría siendo un avance importante, afirma.

Ahora viene el arduo trabajo de demostrar que esto mejora la atención del cáncer. "El santo grial es realmente comprender si este tipo de tecnología mejora la salud", afirma Ilana Richman, de la Facultad de Medicina de Yale, cuya investigación se centra en evaluar nuevas tecnologías de detección del cáncer de mama. "No lo sabremos hasta dentro de algún tiempo".

Los investigadores en Suecia continuarán estudiando a las mujeres en su ensayo para intentar responder esa pregunta. Además de confirmar el desempeño de la IA en la detección de cánceres, investigarán si esos cánceres adicionales que se detectan son significativos; es decir, ¿las lesiones tempranas adicionales detectadas por la computadora son aquellas que eventualmente causarían daño a una mujer? También preguntarán si el método puede reducir la cantidad de “cánceres de intervalo”, o aquellos que se encuentran entre exámenes de detección y tienden a ser más agresivos y mortales.

La necesidad de este tipo de evaluación cuidadosa de la IA es clara. La llamada detección asistida por computadora que utilizaba versiones más rudimentarias de IA fue ampliamente adoptada (particularmente después de que el Congreso exigió que Medicare cubriera su uso), pero condujo a un aumento de falsos positivos y biopsias de células precancerosas que normalmente no son peligrosas. Todo eso tuvo un costo para el sistema de atención médica: cuando una computadora señalaba a alguien, normalmente pasaban a otros tipos de pruebas y procedimientos que no siempre eran necesarios.

Por ahora, cualquier eficiencia que surja del estudio beneficiará principalmente a personas en Europa y Australia, donde el cáncer de mama normalmente es examinado por un equipo de dos radiólogos que podría reducirse de manera segura a uno más una computadora. Traducir los resultados a los EE. UU. es complicado por los diferentes estándares de atención: las mamografías son revisadas por un solo radiólogo y generalmente son exploraciones tridimensionales en lugar de las bidimensionales utilizadas en el estudio de Suecia.

Pero todavía quedan algunas lecciones para Estados Unidos. Por ejemplo, el algoritmo utilizado en el estudio fue notablemente bueno para estratificar a las mujeres según el riesgo de cáncer: bajo, intermedio o alto. Y resultó que el pequeño número de mujeres incluidas en el grupo de alto riesgo tenía una gran parte de los cánceres del estudio. Esto apunta al potencial de utilizar la IA para clasificar la gran cantidad de exámenes que se realizan ante un radiólogo todos los días, ayudándolos a priorizar los de alto riesgo. Eso podría llevar a que los pacientes reciban tratamiento lo más rápido posible, dice Laura Heacock, radióloga de NYU Langone Health.

Los pacientes tal vez se pregunten adónde conduce todo esto: ¿algún día su cáncer será diagnosticado únicamente por computadora? Esta es una predicción que Geoffrey Hinton, uno de los llamados padrinos de la IA, hizo en 2016. “Si trabajas como radiólogo, eres como el coyote que ya está al borde del precipicio pero aún no ha mirado”. "Está abajo, así que no se da cuenta de que no hay suelo debajo de él", dijo, sugiriendo que quedarían obsoletos en cinco a 10 años. "La gente debería dejar de formar radiólogos ahora".

Siete años después, el propio Hinton advirtió sobre los peligros potenciales de la IA e instó al campo a proceder con más precaución. Mientras tanto, los radiólogos no han ido a ninguna parte. Y sus trabajos no deberían estar en riesgo, al menos no hasta que alguien realmente demuestre que la IA no sólo es más rápida, sino que en realidad nos hace más saludables. Hasta que un estudio descubra que en Estados Unidos la tecnología siempre será un complemento, y no un reemplazo, de la profunda experiencia de un médico.

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Lisa Jarvis es columnista de opinión de Bloomberg que cubre biotecnología, atención médica y la industria farmacéutica. Anteriormente, fue editora ejecutiva de Chemical & Engineering News.

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