Mamografía con IA: lo que dice el ensayo MASAI

MASAI es el primer gran ensayo aleatorizado que compara el cribado de cáncer de mama con apoyo de inteligencia artificial frente a la doble lectura habitual por dos radiólogos. Participaron 105.934 mujeres del programa de cribado de Suecia. Con IA se detectaron un 29 % más de cánceres, sin más falsos positivos, y los radiólogos leyeron un 44 % menos de mamografías. En enero de 2026, The Lancet publicó el análisis final: la IA no empeora los cánceres que aparecen entre dos cribados, y los que aparecen son menos agresivos. Es, probablemente, la evidencia más sólida que tenemos hoy de IA en prevención.

1 · El problema: muchas imágenes y pocos radiólogos

Los programas de cribado europeos usan doble lectura: dos radiólogos revisan cada mamografía. Es un buen sistema y muy exigente en tiempo, en un momento en que faltan especialistas en muchos países. La pregunta del ensayo era práctica: ¿puede la IA hacer parte de ese trabajo sin perder calidad?

2 · Cómo funcionó la IA en MASAI

El sistema, Transpara, asignaba a cada mamografía una puntuación de riesgo del 1 al 10:

• Las de puntuación 1 a 9 pasaban a una sola lectura por un radiólogo.
• Las de puntuación 10 pasaban a doble lectura.
• Los radiólogos veían además las zonas que la IA marcaba como sospechosas.

La IA no decidía. Ordenaba el trabajo y señalaba dónde mirar, y los radiólogos tomaban todas las decisiones. Es el reparto que creemos correcto para la medicina asistida por IA: la máquina prepara y avisa; el médico decide.

3 · Los resultados

En el análisis de detección (The Lancet Digital Health, 2025):

• Detección: 6,4 cánceres por cada 1.000 mujeres con IA, frente a 5,0 sin IA: un 29 % más.
• Falsos positivos: no aumentaron.
• Carga de trabajo: un 44 % menos de lecturas.
• Qué cánceres de más: sobre todo invasivos pequeños sin afectación ganglionar y carcinomas in situ de alto grado, los que más interesa encontrar pronto.

En el análisis final (The Lancet, enero de 2026):

• Sensibilidad: 80,5 % con IA frente a 73,8 % sin ella, con la misma especificidad (98,5 %).
• Cánceres de intervalo (los que aparecen entre dos cribados): 1,55 por cada 1.000 mujeres con IA frente a 1,76 sin IA. Es un 12 % menos, una diferencia que cumple el criterio de no inferioridad pero no es estadísticamente significativa.
• Cánceres de intervalo menos agresivos con IA: menos invasivos, menos grandes y menos subtipos de peor pronóstico.

4 · Lo que aún no sabemos

• Si reduce la mortalidad. Detectar más cánceres pequeños es una buena señal, pero el beneficio final tiene que medirse en vidas.
• Cuánto sobrediagnóstico añade. Parte de los carcinomas in situ detectados quizá nunca habrían dado problemas.
• Si el resultado se traslada a otros países, otros equipos de mamografía y otros sistemas de IA.

5 · Qué significa para la consulta y para el paciente

Ventaja para la paciente: que su cáncer se detecte antes, cuando es más pequeño y más tratable, sin más pruebas innecesarias por falsos positivos.

Indicador: +29 % de cánceres detectados, sin más falsos positivos, y −44 % de carga de lectura para los radiólogos (MASAI, 105.934 mujeres).

Nivel de evidencia: Sólido para detección y carga de trabajo; pendiente para mortalidad.

Para el médico que hace prevención, MASAI enseña dos cosas. La primera, que la IA con mejor evidencia hoy no sustituye al especialista: le ordena el trabajo y le señala lo que no debe pasar por alto. La segunda, que el ensayo aleatorizado sigue siendo la vara de medir, también para la IA.

Preguntas frecuentes

¿Qué es el ensayo MASAI?

Es un ensayo aleatorizado sueco que comparó el cribado de cáncer de mama con apoyo de IA frente a la doble lectura estándar en 105.934 mujeres, entre 2021 y 2022. Lo dirige la Universidad de Lund y sus resultados se publicaron en The Lancet Oncology (2023), The Lancet Digital Health (2025) y The Lancet (2026).

¿Cuántos cánceres más detecta la IA?

Un 29 % más: 6,4 por cada 1.000 mujeres cribadas con apoyo de IA, frente a 5,0 con la doble lectura habitual, sin aumentar los falsos positivos. Los cánceres de más fueron sobre todo invasivos pequeños sin afectación ganglionar y carcinomas in situ de alto grado.

¿La IA sustituye al radiólogo?

No. En MASAI la IA clasificaba las mamografías por riesgo y marcaba zonas sospechosas, y los radiólogos tomaban todas las decisiones. Lo que cambió fue el reparto del trabajo: una sola lectura para las de bajo riesgo y doble lectura para las de riesgo alto.

¿Reduce la mortalidad por cáncer de mama?

Todavía no se sabe. El ensayo midió detección, sensibilidad, carga de trabajo y cánceres de intervalo. Los cánceres de intervalo bajaron un 12 % y fueron menos agresivos, pero esa diferencia no fue estadísticamente significativa y el ensayo no estaba diseñado para medir mortalidad.

Que el especialista mire donde tiene que mirar: ahí está hoy la IA que mejor funciona en medicina.

— Joaquín Peña Siles, PhD
Universidad de Sevilla · Digital Humanism Institute

Este artículo divulga resultados de investigación publicados. No es un consejo médico.

Fuentes

• Lång K, et al. Interval cancer, sensitivity, and specificity comparing AI-supported mammography screening with standard double reading without AI in the MASAI study. The Lancet, 2026. doi.org/10.1016/S0140-6736(25)02464-X
• Hernström V, et al. Screening performance and characteristics of breast cancer detected in the MASAI trial. The Lancet Digital Health, 2025.
• Universidad de Lund. AI support in breast cancer screening: fewer missed cancer cases, enero de 2026. lunduniversity.lu.se/article/ai-support-breast-cancer-scr…
• ASCO Post. Interval cancer rate with AI-supported mammography screening, febrero de 2026.