De un vistazo
- Fuente
- Hernström, Josefsson, Sartor, Schmidt, Larsson, Hofvind, Andersson, Rosso, Hagberg and Lång (2025). Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the Mammography Screening with Artificial Intelligence trial (MASAI): a randomised, controlled, parallel-group, non-inferiority, single-blinded, screening accuracy study. The Lancet Digital Health, 7(3), e175–e183. doi:10.1016/S2589-7500(24)00267-X
- Cómo se hizo
- Las mujeres se asignaron al azar al cribado con apoyo de IA o al cribado habitual, en el que dos radiólogos leen cada mamografía. En el grupo con IA, la IA enviaba cada mamografía a uno o dos lectores según el riesgo y marcaba las zonas sospechosas. Experimento aleatorizado. Se asignó a las personas al azar a trabajar con o sin la herramienta, y se compararon los dos grupos.
- Quién participó
- 105.934 mujeres que podían participar en el cribado de cáncer de mama, asignadas entre el 12 de abril de 2021 y el 7 de diciembre de 2022.
- Dónde
- Cuatro centros de cribado del suroeste de Suecia (Malmö, Lund, Landskrona y Trelleborg), dentro del programa nacional de cribado.
“The findings suggest that AI contributes to the early detection of clinically relevant breast cancer and reduces screen-reading workload without increasing false positives.” [Los resultados indican que la IA contribuye a la detección temprana del cáncer de mama clínicamente relevante y reduce la carga de lectura del cribado sin aumentar los falsos positivos.]
Qué encontró
En el grupo con IA, un sistema de IA (Transpara, de ScreenPoint Medical) puntuaba cada mamografía. Las de bajo riesgo iban a un radiólogo y las de alto riesgo, a dos. La IA también marcaba las zonas sospechosas para los lectores.
- Más cánceres detectados. El cribado con IA detectó 338 cánceres entre 53.043 mujeres, es decir, 6,4 por cada 1000. El cribado habitual detectó 262 entre 52.872, es decir, 5,0 por cada 1000. El cribado con apoyo de IA detectó 1,29 veces más (intervalo probable de 1,09 a 1,51).
- Qué cánceres. Los cánceres de más que se detectaron eran sobre todo cánceres invasivos pequeños que no se habían extendido a los ganglios linfáticos, y cánceres tempranos, cerca de la mitad de ellos de un tipo de crecimiento rápido.
- No más falsas alarmas. La proporción de mujeres a las que se volvió a llamar y la tasa de falsos positivos no subieron más allá de lo que explica el azar.
- Menos lectura. Los radiólogos hicieron 61.248 lecturas en el grupo con IA frente a 109.692 en el grupo habitual, un 44,2 % menos.
Cuándo se cumple el resultado
La ganancia vino de decidir quién revisa qué. La IA decidía cuántas personas miraban cada mamografía, en lugar de que una persona revisara cada resultado de la IA. Encaja con trabajos en los que hoy se revisa cada elemento y en los que se puede puntuar el riesgo de cada uno.
Límites
- Este artículo presenta las medidas secundarias del ensayo. La medida principal, los cánceres detectados entre una ronda de cribado y la siguiente, se publica por separado.
- El cribado de cáncer de mama es un proceso muy regulado, con un protocolo fijo. El trabajo de oficina está menos estandarizado.
- El ensayo tuvo financiación pública, entre otros de la Swedish Cancer Society y del gobierno sueco. Uno de los autores ha asesorado a Siemens Healthineers.
Prácticas que usan este estudio
Este estudio respalda:
- Mantenga a una persona revisando todo lo que llega a un cliente o tiene peso legal Antes de que lo que produce la IA salga de la empresa o sirva de base para una decisión, una persona concreta lo compara con fuentes reales y da su visto bueno. Haga de la revisión un paso del proceso, con tiempo reservado para ella. Hacer primero · Esfuerzo: medio (semanas, unas pocas personas)
- Rediseñe el proceso de trabajo en lugar de añadirle una herramienta Dar a las personas una herramienta de IA dentro de un proceso que no cambia cambia poco. Vuelva a decidir quién hace cada paso, en qué orden y dónde revisa una persona. Hacer después · Esfuerzo: alto (meses, varios equipos)