Triaje basado en inteligencia artificial y apoyo a la decisión en mamografía y tomosíntesis digital para el cribado de cáncer de mama: un ensayo pareado de no inferioridad

Resumen

Este ensayo clínico prospectivo pareado evaluó si un sistema de inteligencia artificial (IA) podría reducir de forma segura la carga de trabajo radiológica en el cribado mamográfico, excluyendo los exámenes de bajo riesgo de la lectura por radiólogos. Se incluyeron 31,301 mujeres entre marzo de 2022 y enero de 2024, comparando la doble lectura estándar con un cribado parcialmente autónomo asistido por IA. La estrategia con IA redujo la carga de trabajo radiológica en un 63.6%, aumentó la tasa de detección de cáncer en un 15.2% (de 6.3 a 7.3 por 1,000; IC 95%: 6.6%-24.4%; p<0.001), aunque la tasa de rellamada fue un 14.8% mayor (IC 95%: 9.0%-20.6%), sin alcanzar la no inferioridad en este parámetro.

Puntos clave

• La IA permitió una reducción del 63.6% en la carga de trabajo radiológica al clasificar automáticamente los exámenes de bajo riesgo como normales
• La tasa de detección de cáncer aumentó un 15.2% con la estrategia asistida por IA (de 6.3 a 7.3 por 1,000 mujeres; p<0.001)
• La reducción de carga fue similar en mamografía digital (-62.1%) y tomosíntesis digital (-65.5%)
• En mamografía digital, la tasa de detección aumentó en 1.6 por 1,000 y la tasa de rellamada en 1.3%, mientras que ambas permanecieron estables en tomosíntesis digital
• La tasa de rellamada no cumplió el criterio de no inferioridad, siendo un 14.8% mayor en la estrategia con IA