La inteligencia artificial está comenzando a cambiar la forma en que se detecta el cáncer de mama, y una nueva investigación sugiere que las resonancias magnéticas de mama asistidas por IA pueden mejorar la precisión del diagnóstico.
La resonancia magnética de mama es una herramienta importante para identificar posibles cánceres, especialmente en mujeres con alto riesgo. Sin embargo, con frecuencia se detectan anomalías difíciles de clasificar como benignas o malignas. Estos hallazgos inciertos pueden causar ansiedad y dar lugar a exploraciones repetidas y biopsias invasivas que, en última instancia, resultan innecesarias. Los investigadores dicen que la inteligencia artificial podría proporcionar una solución tan esperada.
La plataforma recientemente desarrollada, conocida como sistema de análisis de lesiones BI-RADS 4, utiliza modelos avanzados de inteligencia artificial para analizar datos detallados generados por exploraciones de resonancia magnética dinámicas con contraste. Al examinar cómo cambia el tejido mamario con el tiempo después de la inyección de contraste, el sistema puede evaluar con mayor precisión las lesiones sospechosas y respaldar una toma de decisiones clínicas más clara.
El sistema fue entrenado y probado utilizando un gran conjunto de datos que contenía 2803 lesiones mamarias de 2686 mujeres. Los resultados mostraron un sólido rendimiento diagnóstico, con puntuaciones de precisión conocidas como área bajo la curva que oscilan entre 0,892 y 0,930, lo que se considera un alto nivel en el procesamiento de imágenes médicas.
La IA también superó a los lectores humanos en especificidad y fue más eficaz para identificar con precisión lesiones no cancerosas. El sistema logró una puntuación de especificidad de 0,889 en comparación con 0,491 para los radiólogos, lo que indica una reducción de los resultados falsos positivos.
Los radiólogos ayudados por el sistema de IA registraron una reducción del 27,3% en los diagnósticos falsos positivos, reduciendo el número de mujeres remitidas para biopsias innecesarias. La variabilidad de la interpretación entre médicos, un tema clave en los informes de resonancia magnética mamaria, disminuyó en un 24,5%, mientras que la precisión mejoró tanto para los médicos experimentados como para los jóvenes.
Esta técnica también permite una evaluación de riesgos más matizada al asignar las lesiones a las subcategorías A, B y C de BI-RADS 4, en lugar de tratar todos los hallazgos sospechosos por igual. Esta clasificación refinada permite a los médicos adaptar mejor la atención de seguimiento, la vigilancia y las intervenciones, respaldando un enfoque más individualizado para el manejo del cáncer de mama.
Los expertos dicen que los hallazgos se suman a la creciente evidencia de que la IA se está convirtiendo en una parte rutinaria de la atención médica. A medida que los departamentos de radiología están bajo presión y la demanda de exploraciones continúa aumentando, las pruebas de detección asistidas por IA podrían detectar hasta un 30% más de cánceres de mama.
