Rosa María llegó puntual a la cita para la mamografía anual con el objetivo de la detección oportuna de cáncer de mama. Se ha hecho el mismo estudio cada año, desde hace 15 años en que cumplió 45. En esta ocasión su experiencia fue diferente. Cuando llegó al gabinete de radiología, una pantalla al entrar le indicó que introdujera su nombre, edad y CURP. Una vez reconocida, le solicitó el pago a través del teléfono celular y le dio la indicación de pasar al cubículo número 7. Al entrar, un video en la pantalla le explicó que debía quitarse la blusa y el brasier, recostarse boca abajo sobre la plancha del equipo de mamografía y colocar ambas mamas en los agujeros de la plancha. Una vez hecho eso, el aparato se acomodó a la perfección alrededor de las mamas y dio la instrucción de en qué momento contener o no la respiración. Qué ventaja, pensó. Con estos nuevos equipos el estudio no fue nada molesto.
Al terminar de vestirse, la pantalla le dio la instrucción de revisar el documento, mismo que fue enviado a su correo y expediente. La lectura indicó que no había sospecha de cáncer, por lo que debía presentarse de nuevo en 12 meses. Camino a casa, se sentía rara. No había interaccionado con ningún ser humano y la interpretación del estudio la hizo la computadora en 10 minutos.
El escenario anterior parece de ciencia ficción, pero no está muy lejos de convertirse en una realidad. Las computadoras y la inteligencia artificial cada vez están dejando a más personas sin trabajo y es evidente que el gremio médico, en particular algunas especialidades, está bajo riesgo. Recuerdo la época en que, para comprar un boleto de avión, ibas a una agencia de viajes, para sacar dinero de tu cuenta, ibas al banco y para escuchar el nuevo disco de tu artista favorito, visitabas la tienda de discos, en donde, además de comprar el LP que buscabas, te encontrabas algunos otros de interés.
La semana pasada se publicó en la revista Lancet (DOI: 10.1016/S0140-6736(25)02464-X) el primer estudio aleatorio, prospectivo, diseñado para comparar la eficiencia de algoritmos de inteligencia artificial (IA; grupo experimental) en la detección de cáncer de mama en comparación con la observación de dos radiólogos expertos (grupo control). En un período de veinte meses en Suecia, 105,915 mujeres fueron aleatorizadas para que su mamografía fuera interpretada por la IA (N = 53,043) o por dos radiólogos, sin intervención de la IA (N = 52,872). Ambos grupos quedaron perfectamente balanceados en edad (53 años promedio) y en diversidad de variables asociadas con el riesgo y diagnóstico del cáncer de mama.
La detección de cáncer fue similar en ambos grupos, alrededor de 1.5 a 1.7 casos por cada mil mamografías. Aunque no alcanzó significancia, el grupo de IA tuvo 82 casos de cáncer en intervalos y el de los radiólogos 93. El cáncer de intervalo es el 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 y en el de los radiólogos fue de 355. 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 fue similar a los radiólogos.
De obtenerse resultados similares en otros ensayos clínicos parecidos, la consecuencia inmediata será que para revisar miles de mamografías no tendrá sentido contratar radiólogos, la IA lo puede hacer muy bien. Quizá solo se necesite uno o dos especialistas para ver ya con detalle aquellos estudios que la IA diagnostique como cáncer, que fueron el 0.7 %. En el futuro, para tener empleo habrá que saber hacer cosas con las manos, no con la inteligencia.
Dr. Gerardo Gamba
Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán e
Instituto de Investigaciones Biomédicas, UNAM