La mayoría de las mujeres se sienten cómodas con la mamografía asistida por IA

Las mujeres están mayormente a favor de que un sistema de inteligencia artificial (IA) asista a los médicos en la revisión de mamografías utilizadas para detectar el cáncer de mama, según revela un estudio reciente.

En el análisis, publicado en Radiology: Imaging Cancer, cerca del 71 % de las mujeres encuestadas expresaron su aprobación para que la IA apoye la evaluación hecha por un radiólogo. Sin embargo, la mayoría prefiere que la tecnología actúe únicamente como herramienta de apoyo: menos del 5 % se sentiría cómoda si la IA fuera la única responsable de interpretar sus mamografías.

“El punto de vista de las pacientes es fundamental, ya que la aceptación y confianza del público son esenciales para integrar con éxito la IA en el ámbito de la imagenología médica”, señaló el Dr. Basak Dogan, coautor del estudio, profesor clínico de radiología y director de investigación en imágenes mamarias en el Centro Médico Southwestern de la Universidad de Texas en Dallas.

Dogan advirtió que si las pacientes muestran desconfianza o dudas respecto al papel de la IA en su atención médica, esto podría disminuir la participación en los programas de detección, afectando potencialmente los resultados de salud en general.

Para llevar a cabo el estudio, los investigadores aplicaron una encuesta de 29 preguntas a mujeres que acudieron a realizarse mamografías en el Centro Médico Southwestern de UT durante un periodo de siete meses en 2023. Un total de 518 mujeres respondieron el cuestionario.

Los resultados revelaron que aquellas con un mayor nivel educativo y mejor conocimiento sobre IA eran dos veces más propensas a aceptar su participación en el análisis de mamografías. En contraste, las mujeres hispanas y negras mostraron mayor preocupación por posibles sesgos en la IA y por la protección de sus datos personales, lo cual redujo su disposición a confiar en estos sistemas para la interpretación de sus estudios.

“Estos hallazgos muestran que la percepción y confianza de los pacientes hacia la IA en las imágenes mamarias está fuertemente influenciada por factores demográficos”, comentó Dogan.

Además, las pacientes con antecedentes familiares de cáncer de mama tendían a solicitar revisiones adicionales, aunque también confiaban significativamente en los resultados tanto de los radiólogos como de la IA cuando el diagnóstico era normal.

Por otro lado, las mujeres que habían tenido mamografías anormales en el pasado mostraban una mayor inclinación a pedir una segunda revisión en caso de que la interpretación de la IA y del radiólogo no coincidiera, sobre todo si la IA detectaba una posible anomalía.

Este comportamiento resalta cómo el historial médico personal puede afectar de manera distinta la confianza depositada en la IA y en los médicos, lo cual refuerza la necesidad de adaptar las estrategias de implementación de IA en la detección del cáncer de mama, dijo Dogan.

En resumen, el estudio subraya la importancia de mantener un diálogo constante con las pacientes sobre el uso de IA en el ámbito médico, con el fin de entender mejor sus niveles de confianza hacia esta tecnología emergente.

“La confianza en la IA es algo muy personal, influida por la experiencia médica previa, el nivel de educación y el origen étnico o racial”, concluyó Dogan. “Incluir la perspectiva del paciente en los planes de implementación de IA ayudará a asegurar que estas tecnologías realmente contribuyan a mejorar la atención médica, generando mayor confianza y cumplimiento con las recomendaciones clínicas”.

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