Mamografías apoyadas por IA aumentan 20% la detección del cáncer / Large Mammography Study Shows Significant Benefits with AI-Aided Screening

Por EFE – Un estudio realizado con más de 80.000 mujeres reveló que el cribado con IA es más eficiente, en comparación con la doble lectura rutinaria de las mamografías por dos radiólogos

Un estudio realizado con más de 80.000 mujeres en Suecia revela que el cribado con inteligencia artificial (IA) detecta 20% más de cánceres de mama. Esto en comparación con la doble lectura rutinaria de las mamografías por dos radiólogos.

El ensayo aleatorizado, publicado en The Lancet Oncology, subraya el potencial de la inteligencia artificial (IA) para hacer más preciso y eficaz el cribado de mama. Además, constata que este es seguro y reduce casi a la mitad la carga de trabajo de los expertos en radiología.

«El análisis de mamografías con ayuda de inteligencia artificial es tan bueno como el de dos radiólogos trabajando juntos para detectar el cáncer de mama; sin aumentar los falsos positivos y reduciendo casi a la mitad la carga de trabajo de lectura de las mamografías (44%)». Este fue el resumen los investigadores, entre otros de la Universidad de Lund y del Hospital Universitario de Skåne.

No obstante, se trata de resultados provisionales. Las conclusiones definitivas del ensayo no se esperan hasta dentro de varios años, cuando se compruebe si el uso de la IA en la interpretación de las imágenes se traduce en una reducción de los cánceres de intervalo.

Pronósticos

Son tumores detectados entre revisiones que suelen tener peor pronóstico que los vistos en las revisiones.

Este último objetivo se estudiará en 100.000 mujeres, con al menos dos años de seguimiento. En última instancia, los investigadores deberán establecer si está justificado el uso de la IA en el cribado mamográfico, indica un comunicado de la revista.

«Estos prometedores resultados provisionales de seguridad deben utilizarse para fundamentar nuevos ensayos y evaluaciones basadas en programas para hacer frente a la acusada escasez de radiólogos en muchos países», señala Kristina Lång, de la Universidad de Lund.

Pero «no bastan por sí solos para confirmar que la IA está lista para implantarse en el cribado mamográfico».

«Todavía tenemos que entender las implicaciones en los resultados de las pacientes. Especialmente si la combinación de la experiencia de los radiólogos con la IA puede ayudar a detectar cánceres de intervalo que a menudo no se detectan con el cribado tradicional, así como la rentabilidad de la tecnología».

Sistema de lectura con IA

La IA se ha propuesto como un segundo lector automatizado de mamografías que podría ayudar a reducir la carga de trabajo de los expertos y mejorar la precisión del cribado. Si bien ha mostrado resultados alentadores en estudios retrospectivos, faltan pruebas sólidas de ensayos prospectivos aleatorizados, insisten los autores.

Para el estudio que ahora se publica, 80.033 mujeres de entre 40 y 80 años, que se habían sometido a un cribado mamográfico en cuatro centros del suroeste de Suecia, fueron asignadas aleatoriamente a un análisis apoyado por IA, entre abril de 2021 y julio de 2022.

En él, un sistema de lectura de mamografías apoyado por una IA disponible comercialmente analizó las mamografías antes de que fueran leídas por uno o dos radiólogos. Al otro grupo de mujeres se les realizó un análisis estándar por dos radiólogos sin IA (grupo control).

Los resultados provisionales revelan que el cribado con IA detectó 20% más de cánceres en comparación con la doble lectura rutinaria de las mamografías por dos radiólogos.

A pesar de los «prometedores resultados», los autores señalan varias limitaciones. Entre ellas que el análisis se limitó a un tipo de mamógrafo y un sistema de IA. Esto podría limitar la generalización de los resultados.

Large Mammography Study Shows Significant Benefits with AI-Aided Screening

By Jeff Hall – Adjunctive use of artificial intelligence (AI) led to a significant increase in breast cancer detection and a significant reduction in screening mammography workload in comparison to double mammography reading without AI, according to a newly reported study involving over 80,000 women in Sweden.

For the randomized, controlled study, recently published in Lancet Oncology, researchers compared the use of AI-supported mammography screening (Transpara 1.7.0, ScreenPoint Medical) in 39,996 women versus double mammography reading without AI in 40,024 women. The study cohort had a median age of 54 and included women with a moderate hereditary risk of breast cancer and those with breast cancer history, according to the study.

The study authors noted that AI was used to facilitate the triage of mammography exams to single radiologist review or review by two radiologists. They also pointed out that the radiologists had access to the AI case information at the time of their review.

For the AI-supported mammography screening group, researchers noted a total of 46,345 screen readings with 244 screen-detected breast cancer cases and 861 recalls. In contrast, the double mammography reading group without AI had a total of 83,231 screen readings with 203 screen-detected breast cancer cases and 817 recalls. The study authors found similar recall rates between the two groups (2.2 percent for AI-assisted mammography vs. 2 percent in the non-AI mammography group) and no difference in false positive rates (1.5 percent for both groups). However, the AI-aided mammography reading led to a significant difference in breast cancer detection.

“AI-supported screening resulted in 20% more cancers (244 vs. 203) being detected than with standard screening. 152 stage T1 invasive cancers were detected in the intervention group compared with 129 in the control group, which might indicate an increase in early detection without the need for supplementary imaging methods,” wrote lead study author Kristina Lang, Ph.D., an associate professor in the Division of Diagnostic Radiology in the Department of Translational Medicine at Lund University in Malmo, Sweden, and colleagues.

The study authors emphasized that the use of AI resulted in a 44.3 percent reduction in the screening mammography workload.

“We found that the benefit of AI-supported screening in terms of screen-reading workload reduction was considerable. The actual time saved was not measured, but, if we assume that a radiologist reads on average 50 screening examinations per hour, it would have taken one radiologist 4-6 months less to read the 46,345 screening examinations in the intervention group compared with the 83,231 in the control group,” noted Lang and colleagues.

Beyond the inherent limitations of a single center study, the researchers noted the use of one type of mammography device (Senographe Pristina) and one AI system for the study. The study authors also noted possible bias in assessing reader performance due to limiting single mammography reading in the intervention group to radiologists with more than two years of experience.