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PRAIM

Nationwide real-world implementation of AI for cancer detection in population-based mammography screening

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 463.094 mujeres en cribado mamográfico organizado, la doble lectura apoyada por IA aumentó la tasa de detección de cáncer de mama en comparación con la doble lectura estándar sin IA en el mismo programa, con una tasa de rellamada no inferior.

N
463.094pacientes
Diseño
Estudio de implementación nacional no aleatorizado, Alemania (12 centros)
Desenlace
Tasa de detección de cáncer de mama (superioridad) y tasa de rellamada (no inferioridad)
Relevancia
3Complementario — contexto, no conocimiento imprescindible.
ResultadoDetección de cáncer 6,7 vs. 5,7 por 1.000 (+17,6 %, IC del 95 % +5,7 % a +30,8 %); rellamada 37,4 vs. 38,3 por 1.000 (−2,5 %, IC del 95 % −6,5 % a +1,7 %; no inferior). VPP de la rellamada 17,9 % vs. 14,9 %; VPP de la biopsia 64,5 % vs. 59,2 %. 260.739 mujeres fueron cribadas con IA por 119 radiólogos.
Eisemann N, et al. Nat Med. 2025;31(3):917-924. 10.1038/s41591-024-03408-6
Discusión y crítica

El mayor estudio de cribado con IA en el mundo real, que muestra que el apoyo de la IA añadido a la doble lectura eleva la detección sin rellamadas adicionales en un programa nacional. No aleatorizado: los radiólogos eligieron voluntariamente si usaban la IA, de modo que el sesgo de selección está incorporado; la detección es un subrogado, y los cánceres de intervalo y la mortalidad quedan más allá de este diseño. MASAI aporta la evidencia aleatorizada.