Más allá del radiólogo: rendimiento de la inteligencia artificial en RM prostática

Resumen

Evaluar la concordancia y el rendimiento diagnóstico de la inteligencia artificial (IA) en la detección de cáncer de próstata clínicamente significativo (csPCa) mediante resonancia magnética multiparamétrica prostática (RMmp), comparando dos lecturas radiológicas independientes, un informe asistido por IA y la IA autónoma. Se plantea que las estrategias basadas en IA ofrecen un rendimiento igual o superior al de la lectura radiológica independiente. Se incluyeron 68 RMmp consecutivas en un estudio retrospectivo unicéntrico. Se analizó el informe radiológico asistido por IA y se archivaron los resultados generados por la IA de forma autónoma. Además, de forma retrospectiva, dos radiólogos (R1 y R2) efectuaron lecturas independientes sin la ayuda de la IA, según criterios PI-RADS v2.1 (se consideró positivo ≥4). Se analizó la concordancia (κ) y, en los casos con confirmación histológica (n=29; 11 csPCa), sensibilidad y especificidad. Tras excluir un caso de prostatitis, se analizaron 67 estudios (edad media: 68±9 años; mediana de PSA: 5,56 ng/mL). La concordancia interobservador fue sustancial (κ=0,68). El informe asistido por IA mostró alta coincidencia con los lectores (κ=0,72 y 0,75). En los casos con confirmación histológica, la IA autónoma alcanzó sensibilidad del 81,8% y especificidad del 50,0%, mientras que el informe asistido por IA priorizó sensibilidad (90,9%) con menor especificidad (33,3%). La IA, tanto de forma autónoma como asistida, ofrece un rendimiento comparable o superior al de la lectura independiente. De este modo, el uso de la IA como herramienta complementaria en la práctica diaria ayuda a optimizar la detección de csPCa, aumentando la sensibilidad de la RMmp.