La inteligencia artificial transforma la detección del cáncer de mama
Rosa María acudió puntualmente a su cita anual para la mamografía, un ritual que ha mantenido durante 15 años desde que cumplió 45. Esta vez, su experiencia fue distinta. Al llegar al gabinete de radiología, una pantalla le solicitó ingresar su nombre, edad y CURP. Tras el reconocimiento, le indicó realizar el pago mediante su teléfono celular y dirigirse al cubículo número 7.
Dentro, un video explicó que debía quitarse la blusa y el brasier, recostarse boca abajo sobre el equipo de mamografía y colocar ambas mamas en los agujeros de la plancha. El aparato se ajustó automáticamente y dio instrucciones sobre cuándo contener la respiración. Qué ventaja, pensó Rosa María, al notar que el estudio resultó menos molesto con esta tecnología.
Al terminar, la pantalla le indicó revisar el documento, enviado a su correo y expediente. La lectura no mostró sospecha de cáncer, por lo que su próxima cita sería en 12 meses. Camino a casa, se sintió extraña: no había interactuado con ningún ser humano, y la interpretación del estudio la realizó una computadora en solo 10 minutos.
Un estudio pionero en Lancet
Este escenario, que parece de ciencia ficción, está cada vez más cerca de la realidad. La semana pasada, la revista Lancet publicó el primer estudio aleatorio y prospectivo diseñado para comparar la eficiencia de algoritmos de inteligencia artificial en la detección de cáncer de mama frente a la observación de dos radiólogos expertos.
Durante un período de veinte meses en Suecia, 105,915 mujeres fueron aleatorizadas para que su mamografía fuera interpretada por IA (53,043 casos) o por dos radiólogos sin intervención de IA (52,872 casos). Ambos grupos quedaron perfectamente balanceados en edad, con un promedio de 53 años, y en diversidad de variables asociadas con el riesgo y diagnóstico del cáncer de mama.
Resultados comparables entre IA y radiólogos
La detección de cáncer fue similar en ambos grupos, con alrededor de 1.5 a 1.7 casos por cada mil mamografías. Aunque no alcanzó significancia estadística, el grupo de IA registró 82 casos de cáncer en intervalos, mientras que el de los radiólogos tuvo 93. El cáncer de intervalo es aquel que se hace aparente clínicamente después de la mamografía analizada y antes de la siguiente, es decir, que no fue detectado oportunamente.
El número de cánceres detectados en el grupo de IA fue de 420, en comparación con 355 en el grupo de radiólogos. La sensibilidad para ambos grupos fue de 80.5% y 73.5%, respectivamente, y la especificidad de 98.5% en ambos. Por lo tanto, la IA demostró un desempeño similar al de los radiólogos expertos.
Implicaciones para el futuro del empleo médico
Si se obtienen resultados similares en otros ensayos clínicos, la consecuencia inmediata podría ser que, para revisar miles de mamografías, no tendría sentido contratar a numerosos radiólogos, ya que la IA puede realizar esta tarea de manera eficiente. Quizás solo se necesiten uno o dos especialistas para examinar con detalle aquellos estudios que la IA diagnostique como cáncer, que en este caso representaron el 0.7%.
Este avance tecnológico plantea preguntas sobre el impacto real de la inteligencia artificial en el mercado laboral, especialmente en el gremio médico. Como señaló el Dr. Gerardo Gamba del Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán e Instituto de Investigaciones Biomédicas de la UNAM, en el futuro, para tener empleo, podría ser crucial saber hacer cosas con las manos, no solo con la inteligencia.
La transformación ya es evidente en otros ámbitos, como recordar la época en que se compraban boletos de avión en agencias de viajes, se retiraba dinero en bancos o se adquirían discos en tiendas físicas. Hoy, la automatización y la IA están redefiniendo numerosas profesiones, y la radiología no es la excepción.
