Estudios retrospectivos han sugerido que el uso de la inteligencia artificial (IA) podría reducir el volumen de trabajo de los radiólogos, manteniendo al mismo tiempo la eficacia de las mamografías.

Este trabajo, realizado por el Dr. Andreas Lauritzen de la Universidad de Copenhague en Dinamarca, junto con colaboradores de otras instituciones danesas y de los Países Bajos, tuvo como objetivo comparar la carga de trabajo y el rendimiento de las pruebas de detección de cáncer de mama en dos cohortes de mujeres que se sometieron al cribado antes y después de la implementación de un sistema de IA.

Para esto, se llevó a cabo un estudio retrospectivo en Dinamarca con 118.997 mujeres de 50 a 69 años que se realizaron mamografías cada dos años. Antes de la implementación del sistema de IA (n= 60.751), todas las pruebas eran revisadas mediante doble lectura. Con la introducción de la IA (n= 58.246), los exámenes considerados probablemente normales fueron leídos una sola vez por uno de los 19 radiólogos especializados en mama. Las pruebas restantes fueron evaluadas por dos de los especialistas con el apoyo de la IA en la toma de decisiones. El seguimiento de los casos se realizó durante al menos 180 días. 

Tras la implementación del sistema de IA, la tasa de pruebas adicionales (recall rate) disminuyó un 20,5% (P<0,001), la detección de la patología aumentó un 17,1% (P= 0,01), los falsos positivos se redujeron en un 31,8% (P<0,001), el valor predictivo positivo se elevó en un 48,7% (P<0,001), los cánceres pequeños (≤1 cm) aumentaron un 22,7% (P= 0,02), mientras que los cánceres con ganglios negativos se mantuvieron sin cambios (P= 0,73) y los de tipo invasivo disminuyeron un 6,2% (P= 0,04). El volumen de lectura se redujo en un 33,5%.

Estos hallazgos revelan que, en un programa de cribado poblacional de cáncer de mama, el uso de la IA reduce la carga de trabajo general de los radiólogos y mejora el rendimiento de la detección.