La inteligencia artificial en mamografía todavía no reemplazará a los humanos

M. Alexander Otto

Conflictos de interés

14 de septiembre de 2021

La inteligencia artificial tiene "un largo camino por recorrer" antes de que esté lista para su uso sistemático en el cribado del cáncer de mama, según un equipo que revisó estudios recientes de la tecnología.[1]

"Los sistemas de inteligencia artificial no son lo suficientemente específicos para reemplazar la doble lectura del radiólogo en los programas de cribado", concluyeron los autores del estudio.

La revisión se publicó en versión electrónica el 2 de septiembre en BMJ.

Ha habido mucha publicidad sobre el uso de la inteligencia artificial en radiología, incluidos artículos de opinión que sugieren que "el reemplazo de los radiólogos por la inteligencia artificial es inminente" porque las computadoras no tienen sueño ni días malos. Además, su rendimiento mejora continuamente, explicaron los revisores, dirigidos por Karoline Freeman, investigadora sénior de la University of Warwick, en Coventry, Reino Unido.

Sin embargo, "la evidencia actual está muy lejos de tener la calidad y cantidad requeridas para su implementación" en la mamografía sistemática, indicaron los autores.

El equipo extrajo datos de 12 estudios que informaron la precisión de las pruebas de los algoritmos de inteligencia artificial solos o en combinación con la evaluación de radiólogos. Estos estudios fueron seleccionados de una extensa revisión de la literatura como los más sólidos desde el punto de vista metodológico.

En general los estudios incluyeron 131.822 mujeres que se sometieron a exámenes de cribado desde 2010 hasta mayo de 2021.

Entre otros análisis, los investigadores compararon el desempeño de la inteligencia artificial y el radiólogo con los resultados de la biopsia.

Encontraron que en los tres estudios retrospectivos más grandes, que incluyeron 79.910 mujeres examinadas en Europa y Estados Unidos, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial (34 de 36 sistemas: 94%) era menos precisa que un solo radiólogo y todos eran menos precisos que el cribado realizado por dos o más radiólogos.

Tampoco los resultados, prometedores en estudios más pequeños, se replicaron en estudios más grandes y no hubo ensayos prospectivos en el mundo real que midieran la precisión de las pruebas con inteligencia artificial.

Hasta el momento la evidencia "aún no permite juzgar la precisión de la inteligencia artificial en los programas de cribado del cáncer de mama y no está claro en qué parte de la clínica la inteligencia artificial podría" ayudar más, comentaron los revisores.

"Complementar en lugar de competir con los radiólogos es un camino potencialmente prometedor, tal vez mediante el uso de inteligencia artificial para realizar una preselección de mamografías normales fáciles para que no se realicen más revisiones", señalaron.

Separar el trigo de la paja

Los ensayos aleatorizados son cruciales en este punto para encontrar el papel adecuado de la inteligencia artificial en el cribado del cáncer de mama, incluidos los ensayos que enfrentan un sistema de inteligencia artificial contra otro, dijeron los revisores.

La Dra. Constance Lehman, Ph. D., jefa de Imágenes Mamarias en Massachusetts General Hospital, en Boston, Estados Unidos, comentó a Medscape Noticias Médicas estar de acuerdo con lo mencionado.

Revisiones como esta son "críticas para una evaluación cuidadosa de la implementación de la inteligencia artificial en la práctica sistemática, pero los ensayos rigurosos que proponen los autores nos acercarán a la comprensión de los riesgos y beneficios de los sistemas de inteligencia artificial actualmente disponibles", destacó.

Los revisores informaron que la razón por la que sus hallazgos son menos optimistas que los reportes y artículos de opinión anteriores es probablemente "debido a nuestro énfasis en la calidad del estudio y en las comparaciones con la precisión de los radiólogos".

Además mucho de lo que se ha publicado extrajo "las partes de 'simulación' de los estudios, que a menudo se usaban como números de titulares en los artículos y a menudo se estimaba una mayor precisión para la inteligencia artificial que los datos empíricos" de los estudios.

Para el nuevo análisis los investigadores no hicieron eso si no que se basaron en datos del mundo real, destacaron.

Cinco pequeños estudios incluidos en el informe de BMJ concluyeron que la inteligencia artificial es más precisa que las lecturas de un solo radiólogo, pero "estos estudios examinaban las imágenes mamográficas de mujeres en un laboratorio, lo que no es generalizable a la práctica clínica".

En un sexto estudio pequeño, la comparación fue contra un solo lector en Estados Unidos "con una precisión inferior a la esperada en la práctica clínica habitual".

Los revisores esperan que "resaltar las deficiencias" inspire a "los tomadores de decisiones a presionar para obtener evidencia de alta calidad sobre la precisión de las pruebas antes de la integración de la inteligencia artificial en los programas de cribado del cáncer de mama".

Sin embargo, señalaron que los sistemas de inteligencia artificial mejoran constantemente, por lo que revisiones como la suya pueden estar desactualizadas en el momento de su publicación.

El estudio fue encargado por UK National Screening Committee. Los investigadores y Lehman han revelado no tener ningún conflicto de interés económico pertinente.

M. Alexander Otto es asistente médico con un grado de maestría en ciencias médicas, y periodista médico galardonado que ha trabajado para varias organizaciones noticiosas importantes antes de incorporarse a Medscape, entre ellas McClatchy y Bloomberg. Es miembro de periodismo científico MIT Knight.

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