Los softwares de aprendizaje automático ya se utilizan en 20 países. En la Argentina cuentan con la aprobación de ANMAT. Se aplican para interpretar los estudios de imágenes, lo que agiliza la tarea de los radiólogos y acelera los tiempos de diagnóstico. En muchos casos también evitan falsos positivos que derivan en estudios innecesarios.

La detección temprana del cáncer de mama es una meta prioritaria de las campañas de salud en todo el mundo, con el objetivo de iniciar a tiempo los tratamientos y disminuir la mortalidad del tumor más frecuente entre las mujeres. En busca de optimizar los recursos, las estrategias de screenning están incorporando un “copiloto” tecnológico: la inteligencia artificial (IA). Los primeros estudios internacionales para evaluar su efectividad arrojan buenos resultados en cuanto a su seguridad y precisión al interpretar estudios de imágenes. Y a la vez, dan claros indicios de que reduce los tiempos de diagnóstico, alivia la sobrecarga de tareas de los equipos médicos y evita la realización de estudios innecesarios.

“El uso de la inteligencia artificial en la detección del cáncer de mama obtuvo numerosos avales en todo el mundo, tras ser aprobada por la FDA de los Estados Unidos y la Agencia Europea de Medicamentos. En nuestra región ya fue autorizada por Anvisa en Brasil y la ANMAT de la Argentina, por lo que permite su uso clínico en el país”, explica la doctora Flavia Sarquis (MN 88.557), médica de staff de Diagnóstico Mamario del TCba Centro de Diagnóstico y Argus Diagnóstico Médico, quien brindó una conferencia sobre las últimas novedades en el uso de esta tecnología durante el XVI Congreso Argentino & Internacional que organizó la Sociedad Argentina de Mastología (SAM) a fines de agosto.

En su exposición, la experta planteó las mejoras que produce la IA en la detección de tumores malignos en etapa temprana, a través de aplicaciones de aprendizaje profundo en mamografías, ultrasonido y resonancia magnética. En el caso de las ecografías mamarias -una herramienta eficaz en el hallazgo precoz de tumores invasivos con ganglios negativos, especialmente en mujeres jóvenes o con tejido mamario denso- la clasificación y manejo de las lesiones mamarias requiere una evaluación visual del radiólogo, lo que puede llevar a variabilidad interobservador y baja especificidad con valores predictivos positivos bajos.

“La inteligencia artificial ha mejorado la interpretación visual de las ecografías mamarias con una mayor precisión y una reducción potencial de biopsias innecesarias en lesiones benignas”, explica la doctora Sarquis. De acuerdo a las publicaciones realizadas en los últimos años se ha logrado disminuir hasta un 30% la realización de este tipo de estudios, lo que representa una importante mejora en los costos del sistema de salud.

La sensibilidad de esta tecnología es del 98%, destaca la especialista. Su aplicación resulta de gran utilidad para mejorar la detección de lesiones que podrían simular benignidad evitando así un subdiagnóstico, que implicaría perder la posibilidad de atacar el tumor en sus etapas iniciales, cuando las tasas de curación superan el 90%.

¿Cómo trabajan estas tecnologías? Una vez que el radiólogo detecta una lesión, el sistema realiza un mapeo de las imágenes sospechosas. Mediante el uso de algoritmos inteligentes de aprendizaje automático, se procesa la información y se genera un cálculo sobre la probabilidad de malignidad, clasificando las lesiones estudiadas según el nivel de riesgo que representa cada una.

La doctora Sarquis, que es miembro titular de la Sociedad Argentina de Mastología, destacó que la IA reduce significativamente la carga de trabajo que hoy tienen los radiólogos ya que agiliza y simplifica su flujo de trabajo clínico, lo que permite una atención médica más eficiente y efectiva para los pacientes. A modo de ejemplo citó el caso de Koios DS, el primer software patentado de AI y aprendizaje automático para la interpretación de estudios de imágenes, que brinda resultados en un plazo de dos segundos.

En ese sentido, un estudio que se está realizando en Suecia, publicado en The Lancet Oncology, también mostró resultados favorables en su primer corte de datos tanto en la detección de tumores, como por su impacto en la reducción de tareas de los radiólogos. En la investigación, de la que participan 80 mil mujeres, se dividió a las pacientes en dos grupos. En el primero, las mamografías fueron examinadas por dos radiólogos y en el segundo, por un sistema de IA (en este caso se usó el sueco Traspasa) y un radiólogo. Al ver los resultados, hubo una mejora del 20% en la detección de tumores dentro del segundo grupo. “El uso de la IA no influyó en las tasas de falsos positivos, mientras que la carga de trabajo de lectura de pantalla se redujo a la mitad”, destacaron los investigadores.

El doctor Francisco Terrier (MP 111.140), vicepresidente de la Sociedad Argentina de Mastología, destaca que “toda herramienta que pueda mejorar y acelerar el diagnóstico imagenológico es de importancia, ya que esta suele ser la vía inicial de diagnóstico. Como sucede en otros campos de la mastología, lo ideal es que el desarrollo de las nuevas herramientas sea rápido, pero a la vez siguiendo los pasos de la investigación y su validación precisa, para luego llegar a su utilización en la práctica clínica. No es ajena a esta consideración el desarrollo de los sistemas de IA, que se avizora como de fundamental importancia para los próximos tiempos y ya ha iniciado este camino”.

La IA y el cáncer de mama en la Argentina

Actualmente los sistemas de inteligencia artificial para la interpretación de imágenes diagnósticas de cáncer de mama se aplican en más de 100 instituciones de salud de 20 países alrededor del mundo. Y los avances en este campo no se detienen. “Se están desarrollando más herramientas de aprendizaje automático para mejorar la precisión y la eficiencia de la detección de cáncer mamario, lo que puede ayudar a salvar aún más vidas”, destacó la doctora Sarquis durante su exposición en el Congreso de la SAM. La experta planteó que estos desarrollos acompañan y potencian otros avances en la tecnología, como la tomografía por emisión de positrones y las nuevas técnicas de imagen, que pueden permitir una detección aún más temprana.

En la Argentina, donde se detectan cada año 22 mil nuevos casos de cáncer de mama, el proceso para su utilización es incipiente. “Si bien ya se utiliza en varias instituciones, actualmente se encuentra en período de validación en los servicios médicos. Está aprobado por ANMAT, lo que permitiría su uso clínico”, afirmó la experta, quien alentó su utilización debido a que “con la aplicación de IA en la práctica diaria, alcanzaremos mejoras en el buen uso de los recursos. Nuestro desafío es lograr mayor eficiencia en las herramientas de diagnóstico y menor costo en los procesos”.

La  doctora Lucrecia Ballarino (MP 22311), especialista en diagnóstico por imágenes y Directora Médica del Instituto Oulton de Córdoba, suma que “los algoritmos de IA colaboran en todas las instancias del diagnóstico por imágenes, desde la asignación de turnos para optimizar el flujo de trabajo y proteger los equipos del desgaste, garantizar el control de calidad, asistir al médico en la detección de lesiones, hasta para asesorar al médico derivante respecto de la indicación”. También son muy utilizados en ecografía, como asistentes en la caracterización de una lesión; y en mamografía, como asistentes en la detección y segunda lectura. “Igualmente, la responsabilidad final del informe es del médico que valida”, remarca.

“El futuro es hoy, la incorporación de las herramientas de inteligencia artificial pueden colaborar en la prevención y en la identificación temprana de tumores. A medida que avanza la tecnología, está claro que la IA puede convertirse en un copiloto confiable, pero los humanos deben mantenerse informados. Se necesitan más investigaciones y estandarizaciones para la implementación efectiva de IA en la práctica clínica”, concluye la doctora Sarquis.