Estudio retrospectivo de simulación sobre cribado de mamografía con y sin ayuda de IA (Lunit INSIGHT MMG). La lectura fue realizada por 3 radiólogos especialistas de mama en una sola sesión, realizándola tanto de forma convencional como con ayuda de IA.  Se incluyeron a 793 mujeres derivadas de un programa de cribado y con resultado de Bi-rads 0. 4 o 5. Tras aplicar IA, el área bajo la curva pasó de 0.79 a 0.89 y la especificidad mejoró de 41,9% a 53,9%.  Aunque no se objetivaron diferencias estadísticamente significativas en la sensibilidad global (89,5% vs 92,6%), sí se apreciaron diferencias en la sensibilidad de los radiólogos menos experimentados pasando de 79,6% a 90,7%. La mayor diferencia se obtuvo en las cifras de rellamadas disminuyendo de 60,4% a 49,5%.

PUNTOS FUERTES:

• Está en línea con la mayoría de los estudios actuales que avalan la utilidad de la IA en el entorno de programas de cribado logrando muy buenos resultados, disminuyendo las tasas de rellamadas y mejorando las cifras de sensibilidad especialmente en el caso de radiólogos menos experimentados.

PUNTOS DÉBILES:

• Aparte de ser un estudio retrospectivo y de las diferencias interobservador, cabría destacar el hecho de que la población seleccionada no era la de cribado original, sino sólo los casos Bi-rads 0,4 y 5 derivados de dicho programa, que además era intrerpretado por radiólogos generales, lo que conlleva un mayor número de casos de cáncer. Además, se realizó en un entorno de simulación no acorde con la práctica habitual, no teniendo en cuenta los tiempos de lectura y en el que los casos que se leían venían previamente seleccionados al tener algún tipo de hallazgo en el cribado original. Estos resultados tampoco serías aplicables a otros sistemas de IA.

Dra. Silvia Pérez

Sección de Radiología de mama - SEDIM