Estudio Multinacional Reafirma la Importancia de la IA Complementaria en Resonancias Magnéticas de Próstata
Un Estudio Multinacional Reafirma el Valor de la IA Adicional para la RM de Próstata
16 de junio de 2025Por Jeff Hall
El uso de IA adicional en exámenes de RM biparamétrica de próstata condujo a aumentos del 3.3 por ciento y 3.4 por ciento en la AUC y la especificidad, respectivamente, para el cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) en una cohorte de 360 personas de 53 instalaciones.
Hallazgos emergentes de un estudio multinacional demuestran un aumento en la sensibilidad, especificidad y el área bajo la curva operativa del receptor (AUC) con inteligencia artificial (IA) adicional para la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) en exámenes de RM biparamétrica (bpMRI).
Para este estudio retrospectivo, publicado recientemente en JAMA Network Open, los investigadores evaluaron el uso del software de IA para la detección de csPCa en 360 hombres con presentaciones de PI-RADS 3 o superiores en la RM prostática. Los autores del estudio señalaron que 122 hombres en la cohorte fueron diagnosticados con csPCa. Al seleccionar la cohorte de 53 instalaciones en 17 países, los investigadores notaron que el software de IA, desarrollado dentro del Consorcio de IA en Imágenes de Próstata-Cáncer (PI-CAI), fue utilizado por 61 radiólogos, incluyendo 27 no expertos y 34 que habían interpretado más de 1,000 casos de RM de próstata en su carrera y más de 200 casos al año.
Los autores del estudio encontraron que la IA adicional aumentó la sensibilidad en un 2.5 por ciento (96.8 por ciento frente a 94.3 por ciento) y la especificidad en un 3.4 por ciento (50.1 por ciento frente a 46.7 por ciento) en comparación con la interpretación no asistida de la RM bpMRI por parte de los radiólogos.
La IA adicional para la RM prostática bpMRI también demostró una AUC del 91.6 por ciento en comparación con el 88.2 por ciento para la IA no asistida, y redujo los casos falsos positivos en 10, según los investigadores.
“Con la asistencia de IA, los puntajes de PI-RADS fueron actualizados en el 33% de las evaluaciones, incluyendo el 17% que involucró reclasificación entre resultados positivos y negativos de RM, lo que probablemente alteró la decisión de biopsia para estos pacientes. La asistencia de IA se asoció con una mejor detección de csPCa en las categorías PI-RADS 4 y 5 y una reducción en la detección en la categoría PI-RADS 1 a 2 del 6% al 3%”, escribió el autor principal del estudio, Jasper J. Twilt, MSc, quien está afiliado al Centro de Intervención Guiada por Imágenes Mínimamente Invasivas y al Departamento de Imágenes Médicas del Centro Médico Universitario Radboud en Nimega, Países Bajos, y colaboradores.
Tres Puntos Clave
1. Mejora en el rendimiento diagnóstico. El uso de IA adicional en la RM biparamétrica aumentó la sensibilidad (en un 2.5 por ciento) y la especificidad (en un 3.4 por ciento) para detectar cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa), junto con una AUC más alta (91.6 por ciento frente a 88.2 por ciento), indicando una mejor precisión diagnóstica general.
2. Impacto en la puntuación de PI-RADS y decisiones de biopsia. La interpretación asistida por IA llevó a cambios en los puntajes de PI-RADS en el 33 por ciento de los casos con un 17 por ciento involucrando re-clasificación entre hallazgos de RM positivos y negativos, potencialmente influyendo en las decisiones de biopsia y mejorando la detección de csPCa en PI-RADS 4–5, mientras se reducen los falsos positivos en PI-RADS 1–2.
3. Mayor beneficio para radiólogos menos experimentados. Los radiólogos no expertos mostraron mayores beneficios del soporte de IA, logrando mejoras mayores en sensibilidad y especificidad que los expertos. Notablemente, los no expertos que usaron IA superaron a los expertos sin IA, sugiriendo que la IA puede ayudar a reducir la variabilidad en el rendimiento diagnóstico.
Los investigadores también encontraron que los radiólogos no expertos tenían mayores ganancias en sensibilidad y especificidad con la IA adicional en comparación con los radiólogos expertos. Hubo un aumento del 3.7 por ciento en la sensibilidad para los no expertos en comparación con el 1.5 por ciento para los radiólogos expertos, según los autores del estudio. Notaron un aumento del 4.3 por ciento en la especificidad para los no expertos frente al 2.8 por ciento para los expertos.
“... Nuestro estudio sugiere que los no expertos experimentaron un mayor impulso de rendimiento por la asistencia de IA en comparación con los expertos, lo que destaca el potencial de la IA para reducir las diferencias de rendimiento entre expertos y no expertos. Los no expertos con soporte de IA lograron tasas de AUROC más altas que los expertos sin IA, y su sensibilidad superó a la de los expertos tanto en configuraciones no asistidas como asistidas por IA", añadieron Twilt y colaboradores.
(Nota del editor: Para contenido relacionado, vea “Estudio: Los Mapas ADC Generados por IA Desde RM Duplican Más del Doble de Especificidad en la Detección de Cáncer de Próstata”, “Estudio: IA Basada en RM Mejora la Detección de la Invasión de Vesículas Seminales en Cáncer de Próstata” y “Nuevo Estudio de bpMRI Sugiere que la IA Ofrece Resultados Comparables a los Radiólogos para Detección de PCa”).
En cuanto a las limitaciones del estudio, los autores señalaron la naturaleza retrospectiva de la investigación y admitieron que el software de IA fue evaluado principalmente con escaneos de RM realizados con un único sistema de RM. Los investigadores reconocieron el uso de una estación de lectura en línea controlada y señalaron la falta de evaluación respecto a la aplicabilidad clínica del software de IA y su potencial impacto en la eficiencia del flujo de trabajo.
Nota original: Aquí
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