Investigador insta a la cautela sobre la IA en la mamografía

El análisis de los tumores de cáncer de mama con inteligencia artificial tiene el potencial de mejorar la eficiencia y los resultados de la atención médica. Pero los médicos deben proceder con cautela, porque avances tecnológicos similares anteriormente condujeron a tasas más altas de pruebas falsas positivas y sobretratamiento.

Eso es según un nuevo editorial en Foro de salud de JAMA coescrito por Joann G. Elmore, MD, MPH, investigadora del Centro Oncológico Integral Jonsson de la UCLA, la Cátedra de Prestación de Atención Médica de la Fundación Rosalinde y Arthur Gilbert y profesora de medicina en la Escuela de Medicina David Geffen de la UCLA.

«Sin un enfoque más sólido para la evaluación e implementación de la IA, dada la adopción incesante de tecnología emergente en la práctica clínica, no estamos aprendiendo de nuestros errores pasados ​​en mamografía», afirma el editorial del JAMA Health Forum. El artículo, publicado en línea el viernes, fue coescrito con Christoph I. Lee, MD, MS, MBA, profesor de radiología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington.

Uno de esos «errores pasados ​​en la mamografía», según los autores, fueron las herramientas adjuntas de detección asistida por computadora (CAD), cuya popularidad creció rápidamente en el campo de la detección del cáncer de mama desde hace más de dos décadas. El CAD fue aprobado por la FDA en 1998 y, para 2016, más del 92 % de las instalaciones de imágenes de EE. UU. usaban la tecnología para interpretar mamografías y buscar tumores. Pero la evidencia mostró que CAD no mejoró la precisión de la mamografía. «Las herramientas de CAD se asocian con un aumento de las tasas de falsos positivos, lo que conduce a un sobrediagnóstico de carcinoma ductal in situ y pruebas de diagnóstico innecesarias», escribieron los autores. Medicare dejó de pagar CAD en 2018, pero para entonces las herramientas habían acumulado más de $400 millones al año en costos de salud innecesarios.

«La adopción prematura de CAD es un síntoma premonitorio de la aceptación incondicional de las tecnologías emergentes antes de comprender completamente su impacto en los resultados de los pacientes», escribieron Elmore y Lee.

Los médicos sugieren que se implementen varias medidas de seguridad para evitar «repetir errores del pasado», incluida la vinculación del reembolso de Medicare a «mejores resultados para los pacientes, no solo un mejor rendimiento técnico en entornos artificiales».