El ensayo MASAI, uno de los más grandes realizados hasta ahora, mostró que el uso de inteligencia artificial en el cribado mamográfico mantiene la seguridad clínica, mejora la sensibilidad y reduce la carga de trabajo de los radiólogos. Los resultados abren la puerta a su adopción a gran escala en los sistemas de salud.
La inteligencia artificial avanza con paso firme en el ámbito de la salud, y uno de los terrenos donde su impacto comienza a medirse con mayor precisión es el diagnóstico por imágenes. Un nuevo estudio realizado en Suecia, conocido como MASAI, aporta evidencia sólida de que la mamografía asistida por IA no solo es segura, sino que mejora el desempeño del cribado del cáncer de mama en comparación con el método tradicional de doble lectura humana sin asistencia algorítmica.
El trabajo, titulado “Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study”, fue diseñado como un ensayo aleatorizado, controlado, de no inferioridad, con enmascaramiento simple y base poblacional. Su objetivo principal fue evaluar si el uso de IA modificaba la tasa de cánceres de intervalo, es decir, aquellos tumores que se diagnostican entre dos rondas de cribado o dentro de los dos años posteriores a una mamografía negativa.
Entre el 12 de abril de 2021 y el 7 de diciembre de 2022, el estudio incluyó a 105.934 mujeres, asignadas de manera aleatoria en una proporción 1:1 a dos grupos: uno sometido a mamografía con soporte de inteligencia artificial y otro evaluado mediante doble lectura estándar por radiólogos, sin IA. Tras excluir a 19 participantes, el análisis final mostró una edad mediana prácticamente idéntica en ambos grupos, cercana a los 53,8 años.
Los resultados centrales indican que la tasa de cáncer de intervalo fue de 1,55 por cada 1.000 participantes en el grupo con IA, frente a 1,76 por cada 1.000 en el grupo control. Esto se tradujo en una razón de proporción de 0,88, con un margen de no inferioridad cumplido y sin diferencias estadísticamente significativas, lo que confirma que la estrategia asistida por IA no empeora la seguridad del cribado.
Más allá del objetivo primario, el estudio mostró señales clínicas relevantes en el perfil de los cánceres detectados. En el grupo con IA se observaron menos cánceres de intervalo con características desfavorables, incluyendo menos tumores invasivos (75 frente a 89), menos casos en estadio T2 o superior (38 frente a 48) y menos tumores no clasificados como luminal A (43 frente a 59). Si bien estos datos son descriptivos, refuerzan la hipótesis de que la IA puede contribuir a detectar lesiones potencialmente más agresivas de forma más temprana.
Uno de los hallazgos más contundentes aparece en la sensibilidad del cribado. La mamografía asistida por IA alcanzó una sensibilidad del 80,5%, frente al 73,8% del método tradicional, una diferencia estadísticamente significativa. Este aumento fue consistente en distintos rangos de edad, niveles de densidad mamaria y en el caso de cáncer invasivo, aunque no se observó el mismo efecto en tumores in situ.
En cuanto a la especificidad, ambos enfoques mostraron un desempeño idéntico: 98,5% en los dos grupos. Este punto es clave desde el punto de vista clínico, ya que implica que la mejora en la detección no se logra a costa de un aumento en los falsos positivos, uno de los principales temores asociados a la incorporación de nuevas tecnologías en programas de cribado poblacional.
El diseño del sistema de IA utilizado en el estudio permitió, además, optimizar el flujo de trabajo. La inteligencia artificial se empleó para clasificar los estudios que requerían lectura simple o doble por parte de radiólogos y como apoyo en la detección de hallazgos sospechosos. Según los autores, esta estrategia reduce de manera significativa la carga de lectura, uno de los cuellos de botella más importantes en los programas de detección precoz.
Los investigadores concluyen que la mamografía con soporte de IA ofrece resultados consistentemente favorables, con una tasa de cáncer de intervalo no inferior, mayor sensibilidad, igual especificidad y una reducción del esfuerzo humano necesario. En conjunto, los datos sugieren que esta tecnología puede mejorar de forma eficiente el rendimiento del cribado mamográfico y ser considerada para su implementación en la práctica clínica.
El estudio MASAI fue financiado por la Sociedad Sueca contra el Cáncer, la Confederación de Centros Regionales de Cáncer y fondos gubernamentales suecos destinados a investigación clínica. En un contexto global marcado por la escasez de especialistas y el aumento de la demanda diagnóstica, sus resultados aportan evidencia robusta al debate sobre el rol de la inteligencia artificial como aliada —y no sustituta— de los profesionales de la salud.
