Ciencia y Tecnología

Inteligencia artificial mejora detección temprana del cáncer de mama


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La inteligencia artificial podría transformar la forma en que se detecta el cáncer de mama durante los chequeos rutinarios. Un ensayo clínico sugiere que esta tecnología ayuda a identificar señales difíciles de ver en las mamografías y reduce los casos que se diagnostican entre revisiones médicas, conocidos como “cánceres de intervalo”, que suelen ser más agresivos. 

Durante décadas, las muertes por cáncer de mama han disminuido gracias al aumento de las mamografías y a los avances tecnológicos. En Estados Unidos, la mortalidad ha caído un 44 % desde 1989. Aun así, algunos tumores pasan desapercibidos en los controles habituales y se detectan más tarde, cuando la enfermedad es más compleja y peligrosa.

Un estudio realizado en Suecia, con más de 100,000 participantes, encontró que las mamografías asistidas por inteligencia artificial detectaron más casos de cáncer en etapas tempranas y redujeron la aparición de tumores diagnosticados entre evaluaciones. Los resultados fueron publicados el 29 de enero en la revista médica The Lancet.

La investigación incluyó mujeres de entre 40 y 74 años que se realizaron pruebas en cuatro centros médicos entre abril de 2021 y diciembre de 2022. La mitad siguió el proceso tradicional, donde dos radiólogos analizan las imágenes. El resto fue evaluado con un sistema comercial de inteligencia artificial que identificaba zonas sospechosas y definía el nivel de riesgo de cada caso.

El programa asignaba los estudios de bajo riesgo a un solo médico y los de mayor probabilidad a dos especialistas, además de resaltar posibles anomalías en las radiografías. Con este método, se registró una reducción del 12 % en los cánceres de intervalo y una disminución del 16 % en los casos que ya habían invadido tejido sano.

Asimismo, el 81 % de los diagnósticos en el grupo que utilizó inteligencia artificial se detectaron durante los chequeos rutinarios, frente al 74 % en el grupo que siguió el modelo convencional. Investigaciones previas relacionadas con este ensayo también señalan una reducción del 44 % en la carga de trabajo de los radiólogos sin afectar la capacidad de detectar la enfermedad.

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