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Artificial intelligence for breast cancer detection in screening mammography in Sweden: a prospective, population-based, paired-reader, non-inferiority study

Paciente / Población Intervención / Exposición Comparación Desenlace

En 55.581 mujeres en cribado mamográfico poblacional, la doble lectura por un radiólogo más IA fue no inferior a la doble lectura estándar por dos radiólogos para el cáncer de mama detectado en el cribado en los 3 meses siguientes.

N
55.581pacientes
Diseño
Estudio prospectivo de no inferioridad con lectores emparejados (no aleatorizado), Suecia
Desenlace
Cáncer de mama detectado en el cribado en los 3 meses siguientes a la mamografía (margen de no inferioridad: reducción relativa de 0,15)
Relevancia
3Complementario — contexto, no conocimiento imprescindible.
ResultadoCánceres detectados 261 (0,5 %) vs. 250 (0,4 %) (proporción relativa 1,04, IC del 95 % 1,00–1,09; no inferior). La IA sola, 246 vs. 250 (0,98, IC del 95 % 0,93–1,04), y la triple lectura por dos radiólogos más IA, 269 vs. 250 (1,08, IC del 95 % 1,04–1,11), también fueron no inferiores.
Dembrower K, et al. Lancet Digit Health. 2023;5(10):e703-e711. 10.1016/S2589-7500(23)00153-X
Discusión y crítica

Primera evidencia prospectiva de que la IA puede sustituir a uno de los dos radiólogos sin perder cánceres — el modelo de lectura radiólogo más IA que MASAI probó después en un diseño aleatorizado. El diseño de lectores emparejados implica que cada mujer fue leída de ambas formas, de modo que no hay aleatorización; un solo hospital, financiación parcial de la industria y un resultado limitado al cáncer detectado en el cribado a los 3 meses — los cánceres de intervalo y el sobrediagnóstico no se midieron.