Este estudio evalúa si un modelo de cribado con mamografía digital (DM) + triaje de ABUS mediante IA-CAD puede reducir la carga de trabajo del radiólogo sin empeorar el rendimiento diagnóstico. Se comparó la estrategia convencional, en la que el radiólogo revisa mamografía y ABUS completos, con una estrategia selectiva en la que el ABUS solo se revisa si la mamografía es positiva o si la IA-CAD detecta hallazgos sospechosos.

Se incluyeron 2275 mujeres asintomáticas sometidas a DM y ABUS, con un total de 12 cánceres diagnosticados. En la lectura convencional por radiólogo, la combinación DM + ABUS alcanzó una sensibilidad del 83,3% (10/12), una especificidad del 83,7% y una AIR del 16,7%.

La comparación con la IA es muy relevante. La IA-CAD aplicada al ABUS de forma aislada detectó solo 7 de 12 cánceres, es decir, tuvo una sensibilidad del 58,3% y perdió 5 cánceres. De esos 5 tumores no detectados por la IA, 2 también fueron pasados por alto por los radiólogos (dos DCIS), mientras que 3 sí fueron detectados por el radiólogo: dos carcinomas ductales invasivos pequeños de 0,6 y 0,9 cm y un carcinoma mucinoso de 1,8 cm. Esto deja claro que la IA sola no es suficientemente segura como herramienta autónoma.

Sin embargo, cuando la IA se utiliza dentro de un circuito combinado DM + IA-CAD como sistema de triaje, el resultado mejora mucho: 84% de las exploraciones quedaron clasificadas como negativas sin necesidad de revisión completa de ABUS, y el sistema mantuvo una sensibilidad del 91,7% (11/12), una especificidad del 93,1% y una AIR del 7,3%. Solo 1 cáncer quedó fuera del circuito combinado, precisamente el carcinoma mucinoso.

En conjunto, el mensaje principal del trabajo es que la IA no sustituye al radiólogo, pero sí puede ser útil como herramienta de triaje para reducir lecturas innecesarias y mejorar la eficiencia del cribado suplementario con ABUS.

Puntos fuertes

· Estudio multicéntrico con resultados consistentes entre instituciones.

· Mejora significativa de especificidad y AIR sin pérdida de detección en modelo combinado de IA y radiólogo.

· Reducción de la carga de trabajo para el radiólogo en programas de cribado

Puntos débiles

· Número reducido de cánceres al tratarse de un entorno de cribado, lo que limita la potencia estadística.

· Estrategia simulada de forma retrospectiva

· Sistema de IA-CAD (MONCAD) de una marca comercial concreta lo que limita la generalización

· El IA-CAD fallo en lesiones pequeñas y mucinosas

Dra. Silvia Pérez Rodrigo

Editora de la sección de radiología mamaria SEDIM