La inteligencia artificial (IA) puede marcar un antes y un después en la detección precoz del cáncer de mama. Así lo avala el ensayo clínico MASAI, publicado en The Lancet y considerado el primer estudio prospectivo, aleatorizado y a gran escala que evalúa el impacto de la IA en un programa poblacional de cribado mamográfico. El Dr. Ignacio Miranda Gómez, responsable de la Unidad de Diagnóstico por Imagen de Mama del International Breast Cancer Center (IBCC), del Grupo Pangaea Oncology, en el Instituto Oncológico Teknon de Barcelona, valora este trabajo como “la mayor evidencia científica disponible hasta la fecha sobre el uso de la inteligencia artificial en radiología mamaria”. Según el especialista, los resultados del ensayo aportan datos sólidos sobre el potencial de esta tecnología para mejorar la práctica clínica y optimizar los programas de detección precoz del cáncer de mama.
El estudio, desarrollado en Suecia entre 2021 y 2022 con más de 100.000 mujeres, comparó el sistema tradicional de doble lectura de mamografías por parte de dos radiólogos con un modelo asistido por IA. Los resultados muestran que la IA permitió detectar más cánceres clínicamente relevantes sin incrementar la tasa de falsos positivos y logró reducir en un 12% los denominados cánceres de intervalo, aquellos que aparecen entre revisiones y que suelen presentar una mayor agresividad.
Para el Dr. Ignacio Miranda Gómez, el valor del estudio radica en que aporta una evidencia científica sólida sobre el impacto real de la IA en la práctica clínica. “El ensayo MASAI demuestra que la inteligencia artificial puede mejorar la capacidad del cribado mamográfico para detectar tumores en fases más tempranas y con características biológicas más favorables, sin generar un aumento de falsos positivos ni una sobrecarga para el sistema sanitario“, explica el especialista.
Los resultados sugieren que la IA no solo ayuda a encontrar más cánceres, sino que permite identificar lesiones más sutiles y difíciles de apreciar para el ojo humano, lo que favorece diagnósticos más precoces y potencialmente mejores pronósticos para las pacientes.
Un apoyo para el especialista, no un sustituto
Uno de los aspectos más destacados del estudio es que la IA se integra como una herramienta de apoyo a la decisión clínica. El modelo evaluado utiliza la IA para clasificar inicialmente los casos según su nivel de riesgo y centrar la doble lectura de los radiólogos en aquellos estudios que requieren una valoración más exhaustiva.
Este enfoque permitió reducir en torno a un 44% la carga de lectura de mamografías, un dato especialmente relevante en un contexto marcado por la escasez de especialistas en radiología mamaria. “El objetivo no es sustituir al radiólogo, sino optimizar los recursos disponibles y reforzar la capacidad diagnóstica en los casos más complejos“, señala Miranda.
Hacia un cribado personalizado
Más allá de los resultados obtenidos, el estudio apunta hacia una transformación más profunda de los programas de detección precoz. Según los especialistas, la IAl puede convertirse en una herramienta importante para avanzar hacia modelos de cribado personalizados, adaptados al perfil de riesgo individual de cada mujer.
La combinación de datos clínicos, antecedentes personales, densidad mamaria e información obtenida mediante técnicas de imagen permitiría diseñar estrategias de seguimiento más precisas, optimizando tanto la mamografía como otras pruebas complementarias, entre ellas la resonancia magnética.
Este cambio supondría evolucionar desde programas homogéneos para toda la población hacia una medicina preventiva más personalizada, capaz de identificar mejor qué mujeres necesitan controles más intensivos y cuáles pueden beneficiarse de intervalos de seguimiento diferentes.
Aunque los expertos recuerdan que será necesario validar estos resultados en otros sistemas sanitarios y analizar aspectos como el coste-efectividad o el rendimiento en poblaciones más diversas, el estudio MASAI representa uno de los avances más relevantes de los últimos años en el ámbito del cribado mamográfico.
Si los resultados se confirman en futuros estudios, la IA podría convertirse en una herramienta estratégica para mejorar la detección precoz, optimizar los recursos asistenciales y contribuir a reducir el impacto del cáncer de mama en la población.
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