{"id":19678,"date":"2026-10-01T05:09:12","date_gmt":"2026-10-01T08:09:12","guid":{"rendered":"https:\/\/rtmedical.com.br\/tmp-es-1790842151322\/"},"modified":"2026-10-01T05:09:18","modified_gmt":"2026-10-01T08:09:18","slug":"estocolmo-ia-segundo-lector-mamografia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/estocolmo-ia-segundo-lector-mamografia\/","title":{"rendered":"Estocolmo sustituye al 2.\u00ba lector de mamograf\u00eda por IA"},"content":{"rendered":"

La Regi\u00f3n de Estocolmo, en Suecia, usar\u00e1 inteligencia artificial como segundo lector independiente en la mamograf\u00eda de cribado<\/strong>, en sustituci\u00f3n del segundo radi\u00f3logo de la doble lectura europea tradicional, en tres hospitales de la capital. El software elegido es Lunit INSIGHT MMG<\/strong>, de la surcoreana Lunit, implantado en colaboraci\u00f3n con Sectra, y se espera que, en plena operaci\u00f3n, apoye entre 200.000 y 250.000 ex\u00e1menes al a\u00f1o. Lunit hizo el anuncio el 28 de septiembre, y la noticia fue difundida por Health Imaging<\/em> y Radiology Business<\/em>.<\/p>\n

\"Radi\u00f3loga
Lectura de mamograf\u00eda con apoyo de IA: en Estocolmo, el algoritmo asume el papel del segundo lector. Imagen: Radiology Business\/Lunit.<\/figcaption><\/figure>\n

Qu\u00e9 cambia en el cribado de Estocolmo<\/h2>\n

La implantaci\u00f3n abarca el Capio S:t G\u00f6ran, el Hospital Universitario Karolinska y el S\u00f6dersjukhuset (S\u00f6s). Seg\u00fan Lunit, es su segunda adopci\u00f3n a escala regional en Suecia, despu\u00e9s de la regi\u00f3n de Dalarna, en el centro del pa\u00eds. En la pr\u00e1ctica, cada mamograf\u00eda de cribado sigue siendo le\u00edda por un radi\u00f3logo, pero la segunda lectura independiente, que en Suecia y en la mayor parte de Europa realiza otro especialista, pasa a ser responsabilidad del algoritmo. Los casos se\u00f1alados contin\u00faan yendo a una discusi\u00f3n de consenso entre radi\u00f3logos antes de cualquier rellamada de la paciente.<\/p>\n

El punto de partida fue el S:t G\u00f6ran, un hospital de unas 300 camas en la isla de Kungsholmen, donde la herramienta pas\u00f3 de la evaluaci\u00f3n prospectiva al uso rutinario en 2023. De acuerdo con la empresa, desde entonces el sistema ha apoyado unos 200.000 ex\u00e1menes en tres a\u00f1os, incluso durante el cambio de mam\u00f3grafos del servicio, un detalle relevante porque los cambios de equipo suelen alterar el rendimiento de modelos entrenados con im\u00e1genes de un fabricante concreto.<\/p>\n

La radi\u00f3loga Karin Dembrower, jefa del departamento de radiolog\u00eda mamaria del S:t G\u00f6ran, describi\u00f3 la expansi\u00f3n como el siguiente paso de una trayectoria que fue de la investigaci\u00f3n cl\u00ednica a la implementaci\u00f3n rutinaria y la validaci\u00f3n en el mundo real, llevando a toda la regi\u00f3n un modelo antes probado en un solo hospital. Brandon Suh, CEO de Lunit, afirm\u00f3 que Estocolmo muestra c\u00f3mo la evidencia cl\u00ednica rigurosa puede convertirse en adopci\u00f3n amplia.<\/p>\n

La evidencia detr\u00e1s de la decisi\u00f3n: ScreenTrustCAD<\/h2>\n

La base cient\u00edfica es el estudio ScreenTrustCAD<\/a>, liderado por Dembrower y publicado en Lancet Digital Health<\/em> en octubre de 2023. Fue un estudio prospectivo, poblacional, de lectores pareados y de no inferioridad, realizado en el S:t G\u00f6ran entre abril de 2021 y junio de 2022 con 55.581 mujeres de 40 a 74 a\u00f1os. Cada examen fue le\u00eddo de forma independiente por dos radi\u00f3logos y por la IA, lo que permiti\u00f3 comparar distintas combinaciones de lectores sobre las mismas im\u00e1genes.<\/p>\n

El resultado principal: la doble lectura por un radi\u00f3logo m\u00e1s la IA fue no inferior a la doble lectura est\u00e1ndar por dos radi\u00f3logos, con 261 c\u00e1nceres detectados frente a 250, una proporci\u00f3n relativa de 1,04 (IC 95% 1,00\u20131,09). La IA leyendo sola tambi\u00e9n fue no inferior (246 frente a 250), y la triple lectura, con dos radi\u00f3logos y la IA, detect\u00f3 269 c\u00e1nceres. El estudio fue financiado por agencias suecas, por la propia Regi\u00f3n de Estocolmo y por Lunit, un conflicto que conviene tener presente.<\/p>\n

Un an\u00e1lisis posterior, publicado en Radiology<\/em> en 2025, examin\u00f3 la interacci\u00f3n entre humanos e IA en la misma cohorte. Los ex\u00e1menes se\u00f1alados solo por un radi\u00f3logo se rellamaron en el 14,2% de los casos, con un valor predictivo positivo (VPP) del 3,4%; cuando la se\u00f1al ven\u00eda solo de la IA, la rellamada fue del 4,6%, pero el VPP lleg\u00f3 al 22%. Los autores advirtieron que los radi\u00f3logos pueden coincidir demasiado con la IA cuando se equivoca, o demasiado poco cuando acierta. Seg\u00fan Lunit, los resultados de un a\u00f1o de uso real, presentados en el RSNA 2024, mostraron un aumento del 15% en la detecci\u00f3n y una reducci\u00f3n de m\u00e1s del 36% en el tiempo de lectura, en parte gracias a la funci\u00f3n que marca ex\u00e1menes como normales.<\/p>\n

Contexto europeo: la doble lectura y el ensayo MASAI<\/h2>\n

La doble lectura independiente est\u00e1 recomendada por las gu\u00edas europeas de cribado mamario y se practica en Suecia, Noruega, Dinamarca, Reino Unido y otros pa\u00edses, a diferencia de Estados Unidos, donde predomina la lectura \u00fanica. El modelo es costoso en horas de especialista, y la escasez de radi\u00f3logos mamarios en Europa es el principal motor de las iniciativas con IA.<\/p>\n

El otro gran estudio sueco es MASAI, un ensayo aleatorizado en la regi\u00f3n de Malm\u00f6 con otro software (Transpara, de ScreenPoint) y otra estrategia: en lugar de sustituir al segundo lector, la IA deriva los ex\u00e1menes de bajo riesgo a lectura \u00fanica y los de alto riesgo a doble lectura. En el an\u00e1lisis de 105.934 mujeres publicado en Lancet Digital Health<\/em> en 2025, la detecci\u00f3n subi\u00f3 un 29% (6,4 frente a 5,0 por mil) y la carga de lectura cay\u00f3 un 44,2%, sin aumento de falsos positivos. En enero de 2026, The Lancet<\/em><\/a> public\u00f3 el desenlace primario: una tasa de c\u00e1ncer de intervalo no inferior (1,55 frente a 1,76 por mil), sensibilidad del 80,5% frente al 73,8% y especificidad id\u00e9ntica del 98,5%. Ya analizamos la l\u00f3gica del triaje en la IA podr\u00eda sacar 77% de las mamograf\u00edas de la doble lectura<\/a> y el caso extremo del triaje aut\u00f3nomo de ex\u00e1menes normales en Vara logra CE para triaje aut\u00f3nomo en mamograf\u00eda<\/a>.<\/p>\n

Qu\u00e9 significa para Brasil y Am\u00e9rica Latina<\/h2>\n

La realidad brasile\u00f1a y, en buena medida, la latinoamericana son distintas. En el sistema p\u00fablico brasile\u00f1o (SUS), el cribado es mayormente oportunista, con la recomendaci\u00f3n hist\u00f3rica de mamograf\u00eda bienal para mujeres de 50 a 69 a\u00f1os, y la doble lectura independiente no es pr\u00e1ctica habitual. El Instituto Nacional de C\u00e1ncer (INCA) estima unos 73.000 casos nuevos de c\u00e1ncer de mama al a\u00f1o para el trienio 2023\u20132025. Con los radi\u00f3logos mamarios concentrados en las capitales, la IA en la regi\u00f3n tiende menos a sustituir a un segundo lector y m\u00e1s a a\u00f1adir<\/strong> una segunda lectura donde hoy solo hay una, o a priorizar listas de informes en servicios saturados.<\/p>\n

Eso cambia la pregunta de validaci\u00f3n. Un algoritmo no inferior al segundo radi\u00f3logo sueco todav\u00eda debe demostrar su rendimiento con equipos, protocolos y poblaciones locales, con su propia densidad mamaria, edades y prevalencia. En lo regulatorio, el software de apoyo diagn\u00f3stico es un dispositivo m\u00e9dico: en Brasil requiere registro ante la ANVISA seg\u00fan la RDC 657\/2022, para software como dispositivo m\u00e9dico, y la RDC 751\/2022, para clasificaci\u00f3n de riesgo. Los servicios tambi\u00e9n deben mantener monitoreo local del rendimiento, auditor\u00eda de casos discordantes y trazabilidad de versiones del modelo, las mismas salvaguardas que los suecos mapearon en un estudio cualitativo de riesgos antes de activar la IA en el S:t G\u00f6ran.<\/p>\n

Limitaciones y puntos de atenci\u00f3n<\/h2>\n

Hay salvedades importantes. ScreenTrustCAD fue un estudio de un solo hospital, con financiaci\u00f3n parcial del fabricante, y su desenlace fue el c\u00e1ncer detectado en el cribado, no el c\u00e1ncer de intervalo, m\u00e9trica que MASAI solo pudo medir tras dos a\u00f1os de seguimiento. Las cifras de uso real difundidas por Lunit provienen de una presentaci\u00f3n en congreso y de un comunicado corporativo, no de un art\u00edculo revisado por pares. Por \u00faltimo, al retirar al segundo radi\u00f3logo, el \u00fanico lector humano soporta m\u00e1s presi\u00f3n: en el inventario de riesgos del S:t G\u00f6ran, el equipo tem\u00eda que se pasaran por alto s\u00edntomas referidos por la paciente y que el rendimiento del algoritmo se degradara con el tiempo. Para una visi\u00f3n cr\u00edtica de lo que la IA mamaria ha entregado en la pr\u00e1ctica, vea la IA en mamograf\u00eda rinde menos de lo prometido<\/a>; y, sobre el mismo fabricante, IA Lunit eleva la especificidad de la mamograf\u00eda en 11%<\/a>.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> Health Imaging \/ Radiology Business<\/a>; comunicado de Lunit (PR Newswire)<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La Regi\u00f3n de Estocolmo adopta la IA Lunit INSIGHT MMG como segundo lector independiente en 3 hospitales, con hasta 250.000 mamograf\u00edas al a\u00f1o.<\/p>\n","protected":false},"author":5,"featured_media":19644,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"om_disable_all_campaigns":false,"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"ngg_post_thumbnail":0,"_rt_cluster":"","fifu_image_url":"","fifu_image_alt":"","footnotes":""},"categories":[229,183],"tags":[],"class_list":["post-19678","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-inteligencia-artificial-es","category-radiologia-es"],"aioseo_notices":[],"rt_seo":{"title":"","description":"La Regi\u00f3n de Estocolmo adopta la IA Lunit INSIGHT MMG como segundo lector independiente en 3 hospitales, con hasta 250.000 mamograf\u00edas al a\u00f1o.","canonical":"","og_image":"","robots":"index,follow","schema_type":"Article","include_in_llms":true,"llms_label":"IA como segundo lector de mamograf\u00eda en Estocolmo","llms_summary":"La Regi\u00f3n de Estocolmo implanta Lunit INSIGHT MMG como segundo lector independiente en el cribado mamario en Capio S:t G\u00f6ran, Karolinska y S\u00f6dersjukhuset (200.000-250.000 ex\u00e1menes\/a\u00f1o), basado en ScreenTrustCAD; contexto MASAI e implicaciones para Brasil.","faq_items":[],"video":[],"gtin":"","mpn":"","brand":"","aggregate_rating":[]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19678\/"}],"collection":[{"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/"}],"about":[{"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post\/"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/5\/"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments\/?post=19678"}],"version-history":[{"count":1,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19678\/revisions\/"}],"predecessor-version":[{"id":19683,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/19678\/revisions\/19683\/"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/19644\/"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/?parent=19678"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories\/?post=19678"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/rtmedical.com.br\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags\/?post=19678"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}