Percepción de las mujeres sobre la incorporación de la inteligencia artificial (ia) en el diagnóstico de cáncer de mama

Objetivos
El objetivo principal del estudio es conocer la percepción y el grado de aceptación de las mujeres de nuestra área de actuación sobre la introducción de las nuevas tecnologías basadas en IA en el diagnóstico del cáncer de mama. La inteligencia artificial (IA) es la tecnología que integra y analiza gran cantidad de datos para conseguir un trabajo más eficiente y autónomo. En el cribado de cáncer de mama se plantea como una estrategia prometedora facilitando el diagnóstico y disminuyendo la carga de trabajo del personal sanitario.
Metodología
Se ha diseñado un estudio observacional descriptivo mediante un muestreo no probabilístico de tipo oportunista con un cuestionario de 28 preguntas sobre factores sociodemográficos y la opinión acerca de la IA.
Resultados
Se reclutaron 54 mujeres de raza caucásica siendo el grupo de edad predominante el de 50 a 59 años. La mayoría de las participantes no padecen ni han padecido cáncer de mama y en relación al cribado actual con mamografía el 48% afirma no conocerlo suficientemente ni participar de forma regular en el mismo. En cuanto al uso de la IA en la sociedad el 68.6% de las mujeres piensan que podría tener un efecto positivo, sobre todo las que más utilizan las tecnologías en su vida diaria. La actitud de las mujeres con respecto a la posible futura introducción de este sistema en el diagnóstico del cáncer de mama se podría valorar globalmente como positiva, aunque a casi todas les gustaría ser previamente informadas.
Conclusiones
La mayoría de las mujeres encuestadas aceptan el uso de la IA en los programas de cribado aunque no muestran plena conformidad cuando se plantea una evaluación exclusiva mediante IA, por ello resulta imprescindible informar correctamente a la población sobre esta tecnología para aumentar la confianza y seguridad de las pacientes de cara a una posible futura introducción de la IA en el cribado de cáncer de mama.
Bibliografía
-Ou WC, Polat D, Dogan BE. Deep learning in breast radiology: current progress and future directions. Eur Radiol. 2021;0:1-14. -Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial. Estrategia Nacional de IA. Madrid: SEDIA; 2020.