{"id":48760,"date":"2026-09-11T09:20:56","date_gmt":"2026-09-11T12:20:56","guid":{"rendered":"http:\/\/eenergetica.com.ar\/?p=48760"},"modified":"2026-09-10T09:41:04","modified_gmt":"2026-09-10T12:41:04","slug":"la-ia-detecta-un-subgrupo-de-canceres-de-mama-de-intervalo-pero-aun-no-demuestra-reducir-su-tasa-en-la-practica-clinica","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eenergetica.com.ar\/index.php\/2026\/09\/11\/la-ia-detecta-un-subgrupo-de-canceres-de-mama-de-intervalo-pero-aun-no-demuestra-reducir-su-tasa-en-la-practica-clinica\/","title":{"rendered":"La IA detecta un subgrupo de c\u00e1nceres de mama de intervalo, pero a\u00fan no demuestra reducir su tasa en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica"},"content":{"rendered":"\n

Los c\u00e1nceres de intervalo son aquellos que se diagnostican despu\u00e9s de una mamograf\u00eda de tamizaje sin hallazgos sospechosos y antes del siguiente estudio programado. Debido a que reflejan tumores que el tamizaje no logr\u00f3 detectar a tiempo, se consideran un indicador m\u00e1s relevante de la efectividad de un programa de detecci\u00f3n que la propia tasa de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer, seg\u00fan explica una revisi\u00f3n publicada en el Journal of Breast Imaging<\/em> por investigadores de la Universidad de California, Los \u00c1ngeles (UCLA) y del Larkin Community Hospital, en Miami.<\/p>\n\n\n\n

De acuerdo con los autores, los c\u00e1nceres de intervalo suelen tener peor pron\u00f3stico, se diagnostican en etapas m\u00e1s avanzadas y presentan subtipos moleculares m\u00e1s agresivos en comparaci\u00f3n con los tumores detectados directamente en el tamizaje. Entre los factores que contribuyen a estos casos se encuentran la menor sensibilidad de la mamograf\u00eda en mamas densas, hallazgos ocultos o sutiles, tumores de crecimiento r\u00e1pido que superan el intervalo entre estudios, y errores humanos de percepci\u00f3n o interpretaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl objetivo final de la mamograf\u00eda de cribado es eliminar estos c\u00e1nceres de intervalo y detectarlos lo antes posible, en el momento de la prueba A medida que las herramientas de IA se vuelven m\u00e1s accesibles comercialmente, quisimos ofrecer a los lectores una visi\u00f3n general actualizada y una comprensi\u00f3n fundamental de los c\u00e1nceres de intervalo y las posibles maneras en que la IA puede ayudar a detectarlos, ya que garantizar que estas herramientas sean seguras y cl\u00ednicamente eficaces es primordial\u201d<\/em>, Dra. Tiffany Yu, profesora adjunta de radiolog\u00eda en la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA y autora principal del art\u00edculo.<\/p>\n\n\n\n

La revisi\u00f3n se\u00f1ala que los avances tecnol\u00f3gicos en mamograf\u00eda, como la transici\u00f3n de la mamograf\u00eda digital convencional a la tomos\u00edntesis, han mejorado la tasa de detecci\u00f3n de c\u00e1ncer, aunque su efecto sobre la tasa de c\u00e1nceres de intervalo ha sido variable. Los sistemas tradicionales de detecci\u00f3n asistida por computadora, una tecnolog\u00eda previa a la inteligencia artificial (IA) actual, tampoco lograron mejorar los desenlaces cl\u00ednicos y, en cambio, incrementaron las tasas de reconvocatoria y biopsia sin reducir los c\u00e1nceres de intervalo.<\/p>\n\n\n\n

Los sistemas modernos de IA, basados en aprendizaje profundo con redes neuronales convolucionales, muestran un desempe\u00f1o superior frente a estas herramientas previas, con mejoras en la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer sin incremento en los falsos positivos. La revisi\u00f3n identifica siete algoritmos actualmente autorizados por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos (FDA, en inlg\u00e9s) de Estados Unidos para la interpretaci\u00f3n de mamograf\u00edas de tamizaje, entre ellos Transpara, Lunit INSIGHT, ProFound Detection, Genius AI Detection y Saige-Dx, con valores de \u00e1rea bajo la curva que oscilan entre 0.805 y 0.960 seg\u00fan la tecnolog\u00eda de imagen y el tipo de lesi\u00f3n evaluada.<\/p>\n\n\n\n

Al analizar estudios retrospectivos realizados en distintos pa\u00edses, los autores encontraron que la IA identifica con mayor precisi\u00f3n los c\u00e1nceres de intervalo que resultan visibles de forma retrospectiva en la mamograf\u00eda previa, es decir, aquellos que t\u00e9cnicamente pudieron haberse detectado antes, en comparaci\u00f3n con los tumores verdaderamente ocultos o no presentes al momento del tamizaje.<\/p>\n\n\n\n

\u201cDetectar un c\u00e1ncer retrospectivamente es muy diferente a demostrar que el uso de la IA durante las pruebas de detecci\u00f3n rutinarias habr\u00eda llevado a un diagn\u00f3stico m\u00e1s temprano\u201d<\/em>, Dra. Hannah Milch, profesora asociada de radiolog\u00eda en la Facultad de Medicina David Geffen de la UCLA y coautora del estudio.<\/p>\n\n\n\n

En Suecia, un algoritmo localiz\u00f3 correctamente 58% de los c\u00e1nceres de intervalo visibles de forma retrospectiva, lo que se tradujo en una reducci\u00f3n potencial de 19% en la tasa de c\u00e1nceres de intervalo. En Alemania, el rango de detecci\u00f3n vari\u00f3 entre 15% y 90%, dependiendo del punto de operaci\u00f3n del algoritmo. En el Reino Unido, la precisi\u00f3n de localizaci\u00f3n lleg\u00f3 a 100% en los casos clasificados como sospechosos, frente a 66% en los que no mostraban hallazgos evidentes.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNecesitamos evidencia prospectiva que demuestre que la IA realmente cambia los resultados de los pacientes\u201d<\/em>, Dra. Milch.<\/p>\n\n\n\n

Otro grupo de estudios explor\u00f3 la capacidad de la IA para predecir el desarrollo futuro de c\u00e1nceres de intervalo, incluso cuando la mamograf\u00eda \u00edndice se interpret\u00f3 como normal. En Noruega, los algoritmos asignaron su puntaje de riesgo m\u00e1s alto a 23.1% de los casos que despu\u00e9s desarrollar\u00edan c\u00e1ncer de intervalo tres ex\u00e1menes antes del diagn\u00f3stico, proporci\u00f3n que aument\u00f3 a 39.4% en el examen inmediatamente anterior al diagn\u00f3stico.<\/p>\n\n\n\n

El \u00fanico ensayo cl\u00ednico aleatorizado prospectivo incluido en la revisi\u00f3n, conocido como MASAI y realizado en Suecia con m\u00e1s de 100,000 mujeres, compar\u00f3 el tamizaje asistido por IA contra la doble lectura est\u00e1ndar sin esta tecnolog\u00eda. El grupo apoyado por IA mostr\u00f3 una tasa de c\u00e1nceres de intervalo no inferior a la del grupo control, junto con mayor sensibilidad general, especificidad equivalente y una reducci\u00f3n de 44.3% en la carga de trabajo de los radi\u00f3logos. Los c\u00e1nceres de intervalo detectados en el grupo con IA tambi\u00e9n presentaron caracter\u00edsticas m\u00e1s favorables, con menor proporci\u00f3n de tumores invasivos y de mayor tama\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEsto tambi\u00e9n pone de relieve \u00e1reas importantes donde se necesita m\u00e1s investigaci\u00f3n antes de que estas herramientas puedan integrarse plenamente en la atenci\u00f3n m\u00e9dica diaria\u201d<\/em>, Dra. Yu.<\/p>\n\n\n\n

La mayor\u00eda de los estudios son retrospectivos y utilizan conjuntos de datos enriquecidos con casos ya confirmados de c\u00e1ncer, lo que estima mejoras te\u00f3ricas m\u00e1s que beneficios demostrados en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica real. Adem\u00e1s, la evidencia proviene mayoritariamente de programas europeos con doble lectura, intervalos de tamizaje bianuales o trienales y mamograf\u00eda digital convencional, contextos que difieren de buena parte de los programas estadounidenses, donde predomina la lectura \u00fanica, el tamizaje anual y el uso extendido de tomos\u00edntesis. Ninguna de las solicitudes regulatorias presentadas ante la FDA para estos algoritmos incluye datos sobre desenlaces cl\u00ednicos a largo plazo, etapa del c\u00e1ncer o desempe\u00f1o espec\u00edfico frente a c\u00e1nceres de intervalo.<\/p>\n\n\n\n

Los autores concluyen que, si bien la evidencia retrospectiva es consistente en mostrar el potencial de la IA para detectar de forma m\u00e1s temprana un subconjunto de c\u00e1nceres de intervalo, ninguna de las dos capacidades identificadas, la detecci\u00f3n temprana o la predicci\u00f3n de riesgo, se ha demostrado todav\u00eda que se traduzca en una reducci\u00f3n medible de la tasa de c\u00e1nceres de intervalo en la pr\u00e1ctica cl\u00ednica prospectiva. Se\u00f1alan que actualmente hay varios ensayos cl\u00ednicos aleatorizados en curso en Estados Unidos, Noruega, Suecia, Rep\u00fablica Checa y Espa\u00f1a, cuyos resultados ser\u00e1n determinantes para establecer si la integraci\u00f3n de estas herramientas en los flujos de trabajo de tamizaje mejora efectivamente los desenlaces poblacionales de c\u00e1ncer de mama.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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