Cuando fui a hacerme mi mamografía anual en noviembre, el asistente del centro radiológico en Manhattan me hizo una pregunta inesperada: ¿querría pagar $40 para que un programa de inteligencia artificial (IA) la analizara? “El seguro no lo cubre”, aclaró.
No tenía idea de cómo evaluar la propuesta. Sentí que me estaban tratando de convencer de gastar más dinero y dije que no. Pero me pregunté: ¿Debería agregar esta tecnología a mis pruebas de detección de rutina? ¿La mamografía que me hago siempre no es suficientemente precisa? Si el análisis de IA es tan bueno, ¿por qué el seguro no lo cubre?
No soy la única que se está planteando estas preguntas. La madre de una colega tuvo una experiencia similar hace poco, cuando fue a hacerse una mamografía en una clínica en los suburbios de Baltimore. Le entregaron un folleto rosa que decía: “Te mereces más. Más precisión. Más confianza. Más poder con la inteligencia artificial detrás de tu mamografía”.
El precio era el mismo: $40. También rechazó la oferta.
En los últimos años, el software de inteligencia artificial que ayuda a los radiólogos a detectar problemas o diagnosticar cáncer a través de mamografías se ha ido incorporando al uso clínico.
Este software puede almacenar y evaluar gran cantidad de datos de imágenes, e identificar patrones y anomalías que los radiólogos humanos podrían pasar por alto.
Funciona detectando áreas problemáticas en una imagen y evaluando posibles tumores malignos. Esta revisión adicional tiene un enorme potencial para mejorar la detección de masas mamarias sospechosas y para el diagnóstico temprano de cáncer de seno.
Aunque hay estudios alentadores que muestran mejores tasas de detección con el uso de IA, se necesitan más investigaciones para poder sacar conclusiones sobre el valor de estas herramientas en la práctica clínica de rutina, dicen algunos radiólogos.
“Me parece prometedor y espero que nos ayude”, dijo Etta Pisano, radióloga y directora de investigación del Colegio Americano de Radiología. Sin embargo, “en este momento el beneficio a nivel individual no está claro”. “Necesitamos más información”, agregó.
Los centros de imágenes a los que fuimos la madre de mi colega y yo forman parte de RadNet, una empresa con una red de más de 350 instalaciones en todo el país.
RadNet lanzó su producto de inteligencia artificial para mamografías en Nueva York y Nueva Jersey en febrero del año pasado y desde entonces lo ha ampliado a otros estados, según Gregory Sorensen, director científico de la compañía.
Sorensen destacó una investigación que la compañía realizó con 18 radiólogos, parte son especialistas en mamografías y los otros, médicos generalistas que dedican menos del 75% de su tiempo a leer mamografías. Se les pidió que detectaran cánceres en 240 imágenes con y sin IA. El desempeño de todos los participantes mejoró con IA, aseguró Sorensen.
“No todos los radiólogos son igualmente buenos”, dijo Sorensen. Con la herramienta de inteligencia artificial de RadNet, “es como si todos los pacientes pudieran ver al mejor doctor”.
Pero ¿vale la pena el costo adicional para los pacientes? No hay una respuesta fácil.
“A algunas personas las mamografías les producen ansiedad y el uso de IA puede darles tranquilidad”, dijo Laura Heacock, especialista en imágenes mamarias del Perlmutter Cancer Center de NYU Langone Health, en Nueva York. Este sistema de salud ha desarrollado modelos de inteligencia artificial y está probando la tecnología para mamografías, pero aún no la ofrece a los pacientes, dijo.
Aún así, apuntó Heacock, las mujeres no deberían sentir que necesitan un análisis de IA si se les ofrece.
“Al fin y al cabo, van a tener un experto en imágenes mamarias analizando su mamografía, y ese es el estándar de atención”, dijo.
Aproximadamente 1 de cada 8 mujeres será diagnosticada con cáncer de mama en su vida, y se recomiendan mamografías periódicas para identificar tumores cancerosos en forma precoz. Pero las mamografías no son infalibles: no detectan alrededor del 20% de los cánceres de mama, según el Instituto Nacional del Cáncer.
La Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) ha autorizado aproximadamente dos docenas de productos de IA para ayudar a detectar y diagnosticar el cáncer mediante mamografías. Sin embargo, todavía no existen los códigos necesarios para facturar estos servicios a los seguros de salud.
Normalmente, los Centros de Servicios de Medicare y Medicaid (CMS) introducen nuevos códigos de facturación y los planes de salud privados los utilizan. Pero eso aún no ocurrió con las mamografías por IA y no está claro cuándo o si sucederá.
Los CMS no respondieron a solicitudes de comentarios.
El 35% de las mujeres que van a un centro de RadNet para hacerse mamografías pagan por el servicio adicional de IA, dijo Sorensen.
Los centros de radiología abordan el pago por el uso de IA para analizar las mamografías de distintas formas.
Los afiliados al Massachusetts General Hospital, en Boston, no cobran a los pacientes por el análisis de IA, dijo Constance Lehman, profesora de radiología en la Facultad de Medicina de Harvard y codirectora del Breast Imaging Research Center, el centro de investigación de imágenes mamarias de Mass General.
Pedir a los pacientes que paguen “no es un modelo equitativo”, dijo Lehman, ya que sólo los pacientes que pueden cubrir el costo adicional obtendrían el análisis de IA. Cree que muchos radiólogos nunca pondrían un cartel indicando el precio del servicio de IA porque alejaría a los pacientes de bajos ingresos.
Sorensen agregó que el objetivo de RadNet es dejar de cobrar a los pacientes una vez que las aseguradoras reconozcan el valor de agregar IA a las pruebas de detección y comiencen a pagarlas.
En Estados Unidos se están realizando algunos estudios importantes sobre IA y mamografías, aunque gran parte de las investigaciones publicadas hasta ahora se han hecho en Europa. Allí, el procedimiento habitual es que dos radiólogos lean cada mamografía, mientras que aquí normalmente solo un radiólogo las evalúa.
Según resultados provisionales del estudio controlado aleatorio Mammography Screening with Artificial Intelligence (MASAI) realizado con 80,000 mujeres en Suecia, las tasas de detección de cáncer fueron un 20% más altas en aquellas cuyas mamografías fueron analizadas por un radiólogo asistido por IA en comparación con las que fueron analizadas solo por dos radiólogos, que es el estándar de atención en Europa.
“El estudio MASAI fue fantástico, pero ¿se aplicaría en Estados Unidos? No lo sabemos”, dijo Lehman.
Además, se necesitan “ entrenamientos y sets de datos más diversos para desarrollar y refinar los algoritmos de IA” para que funcionen adecuadamente en personas de distintas razas y etnias, dijo Christoph Lee, director de Northwest Screening and Cancer Outcomes Research Enterprise de la Facultad de Medicina de la Universidad de Washington.
Pero una sombra se cierne sobre la adopción de nuevas herramientas de inteligencia artificial: un tipo de mamografía asistida por computadora anterior, que resultó en fracaso.
A finales de los años 80 y principios de los 90, el software de “diagnósticos asistidos por computadora” (CAD, por sus siglas en inglés) prometía mejorar la detección del cáncer de mama.
Pero se hicieron varios estudios y los resultados fueron poco alentadores. En el mejor de los casos, el uso de CAD no proporcionaba ningún beneficio y, en el peor de los casos, reducía la precisión de las interpretaciones de los radiólogos, conduciendo a tasas más altas de biopsias y de llamadas a los pacientes.
“El CAD no era tan sofisticado”, explicó Robert Smith, vicepresidente senior de ciencia de detección temprana del cáncer de la American Cancer Society. Las herramientas de inteligencia artificial hoy son diferentes, dijo. “Puedes entrenar al algoritmo para que detecte cosas, o aprenda por sí mismo”.
Smith dijo que le resultaba “preocupante” que los radiólogos cobraran por el análisis extra de IA.
“Hay demasiadas mujeres que no pueden pagar ningún costo de sus bolsillos por una mamografía”, dijo Smith.
Esta historia fue producida por KFF Health News, conocido antes como Kaiser Health News (KHN), una redacción nacional que produce periodismo en profundidad sobre temas de salud y es uno de los principales programas operativos de KFF, la fuente independiente de investigación de políticas de salud, encuestas y periodismo.
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