La incorporación de inteligencia artificial (IA) al cribado mamográfico en Suecia se asoció con una reducción del 44% en la carga de lectura para los radiólogos, junto con un 29% más de detecciones de cáncer de mama y un 12% menos de cánceres de intervalo, según lo informado a partir del mayor ensayo clínico realizado en ese país.
Los resultados surgen del estudio MASAI, un ensayo controlado dirigido por Kristina Lång en Lund University, que incluyó a 106.000 mujeres y evaluó el impacto de sumar IA al circuito de análisis de mamografías. El trabajo se llevó adelante entre abril de 2021 y diciembre de 2022.
Menos lecturas manuales y cambios “puertas adentro” en el proceso
Uno de los puntos más relevantes del ensayo fue el efecto sobre el trabajo cotidiano de los equipos de imágenes: en el grupo donde se usó IA, la cantidad de mamografías que los radiólogos debieron analizar manualmente bajó un 44%.
El cambio, sin embargo, no se tradujo en una experiencia distinta para las pacientes. La realización del estudio fue la misma que en rondas previas: la innovación se concentró en la etapa posterior, durante la lectura e interpretación de las imágenes.
Cómo se comparó la modalidad tradicional con el esquema asistido por IA
En el método convencional, el esquema habitual requiere la revisión por dos radiólogos. En cambio, la modalidad evaluada incorporó una herramienta de IA con un doble rol:
- asignar las mamografías de bajo riesgo a una sola lectura;
- marcar imágenes con indicios sospechosos para que tuvieran una doble verificación.
De acuerdo con el reporte institucional de Lund University, esta organización buscó agilizar el circuito sin desplazar el control profesional. En esa línea, el estudio remarcó que la IA no reemplaza a los radiólogos, sino que funciona como un apoyo, y que la supervisión humana sigue siendo indispensable.
Detección: más casos identificados y menos cánceres entre rondas
El ensayo atribuyó al uso de IA una mejora en el rendimiento de los programas de detección temprana. En términos globales, la integración tecnológica se vinculó con:
- 29% más de detecciones de cáncer de mama;
- 12% menos de diagnósticos que aparecen entre rondas rutinarias, conocidos como cánceres de intervalo.
Además, el estudio señaló un descenso del 27% en los casos de cáncer agresivo dentro del grupo que utilizó IA.
Tasas reportadas y precisión clínica
Entre los datos cuantitativos difundidos, el informe indicó que, con apoyo de IA, se detectaron 1,55 casos de cáncer por cada 1.000 mujeres examinadas, mientras que en el grupo con el procedimiento convencional la cifra fue de 1,76 por cada 1.000, de acuerdo con Lund University. El texto vinculó estos resultados con la capacidad de la IA para identificar más tumores invasivos en etapas iniciales.
En el análisis del estudio, Eric Topol sostuvo que la intervención de la IA favoreció la detección temprana, en particular de tumores pequeños y sin compromiso ganglionar.
En paralelo, Kristina Lång planteó que los resultados respaldan la seguridad clínica, la precisión del enfoque y la mejora en la eficiencia cuando se integra esta tecnología al proceso.
Falsos positivos y debate sobre implementación
En el plano clínico, el reporte indicó que la sensibilidad —la capacidad de identificar cánceres reales— aumentó sin que eso implicara un incremento en los falsos positivos. Lång precisó que un falso positivo ocurre cuando una mujer es convocada a una revisión adicional, pero finalmente no se confirma la presencia de cáncer.
Aun con estos resultados, la seguridad y la confiabilidad de implementar IA en programas de cribado siguen en discusión entre especialistas. En ese marco, Simon Vincent, responsable científico de Breast Cancer Now, remarcó el potencial para diagnósticos más tempranos y mejor supervivencia, y señaló la importancia de replicar el desempeño en distintos sistemas sanitarios. Por su parte, Sowmiya Moorthie de Cancer Research UK describió los datos como prometedores, aunque pidió cautela y más estudios antes de una adopción generalizada.
Adopción en Suecia y próximos pasos
El informe también destacó que la integración del software en los sistemas de salud fue sencilla y que distintas regiones de Suecia ya adoptaron este modelo, mientras otros países europeos evalúan sumarlo. Lång consideró que, por los resultados y la facilidad técnica, el uso de IA podría expandirse a nivel internacional a medida que nuevas investigaciones sostengan su eficacia.
