La incorporación de herramientas de inteligencia artificial está transformando la práctica de la imagen mamaria en todo el mundo. En esta entrevista con Diagnóstico Journal, el Dr. David Fernando Pérez Montemayor, Director del Centro de Imagenología Integral IMAX y del Centro de Imagen de la Mujer VIDA (México), comparte su experiencia utilizando Lunit, una plataforma de IA para mamografía, y analiza cómo esta tecnología mejora la precisión diagnóstica, optimiza el screening mamario y redefine el trabajo del radiólogo.
¿Cómo definiría hoy el rol de la inteligencia artificial dentrode la práctica diaria del especialista en imágenes mamarias?
La considero el compañero de trabajo perfecto. Complementa nuestra labor, nos brinda apoyo y nos ayuda a identificar hallazgos que, en ocasiones, pueden pasar desapercibidos debido al cansancio físico, a la carga de trabajo o simplemente a distracciones inevitables durante la jornada.
La inteligencia artificial nunca se cansa, trabaja siempre con los mismos criterios y mantiene una consistencia que resulta muy valiosa. Me aporta mayor confianza al momento de interpretar un estudio.
Por supuesto, la responsabilidad del diagnóstico continúa siendo del radiólogo. La IA no firma los informes ni puede reemplazar nuestro criterio clínico, pero cada día se vuelve una herramienta más necesaria dentro de la práctica rutinaria.
¿En qué aspectos considera que Lunit aporta mayor valor? ¿Contribuye a detectar lesiones más sutiles, reducir los falsos negativos o aumentar la confianza diagnóstica?
Definitivamente sí. En imágenes mamarias representa una herramienta de enorme valor.
Su mayor aporte lo observo en las pacientes con mamas densas, que constituyen aproximadamente el 40% de las mujeres que atendemos. En estos casos aumenta la probabilidad de falsos negativos porque la densidad del tejido puede ocultar lesiones.
La IA nos permite identificar áreas sospechosas que muchas veces quedan enmascaradas por esa densidad.
Cuando evalúo una paciente con mama densa, un ultrasonido negativo y un puntaje de anormalidad bajo otorgado por Lunit, tengo una mayor certeza y confianza de que no existe una lesión neoplásica visible por imágenes.
¿Recuerda algún caso en el que la IA haya cambiado su conducta o permitido detectar un hallazgo que probablemente hubiera pasado desapercibido?
Hemos tenido varios casos donde la inteligencia artificial fue determinante, pero recuerdo especialmente el de una paciente de 45 años, con alto riesgo de desarrollar cáncer de mama.
Inicialmente llegó con un ultrasonido que describía una masa sólida hipoecoica en la mama derecha, clasificada como BI-RADS 3, probablemente un fibroadenoma. Sin embargo, la imagen presentaba características sospechosas, por lo que realizamos un nuevo rastreo ecográfico y la recategorizamos como BI-RADS 4B.
Debido a la edad de la paciente indicamos una mamografía, que confirmó una lesión de bordes parcialmente ocultos asociada a un grupo de microcalcificaciones pleomórficas en la mama derecha.
Hasta ese momento, la inteligencia artificial confirmó todos esos hallazgos. Pero además identificó una segunda región sospechosa en la mama izquierda, que no había sido detectada inicialmente. Realizamos un ultrasonido dirigido de segunda mirada y confirmamos la lesión.
Se efectuaron biopsias en ambas mamas y el resultado fue un carcinoma ductal invasor bilateral.
En este caso, la IA tuvo un impacto trascendental, ya que permitió diagnosticar de manera precoz un segundo tumor que probablemente habría permanecido oculto.
En programas de screening, donde se interpretan cientosde mamografías por día, ¿qué impacto tiene una herramienta como Lunit en términos de productividad y seguridad diagnóstica?
El impacto es enorme.
En primer lugar, reduce significativamente la cantidad de estudios clasificados como BI-RADS 0, especialmente en pacientes con mamas densas, que con frecuencia requieren estudios complementarios.
Además, en muchos países de Latinoamérica no contamos con suficientes radiólogos especializados en imágenes mamarias. En ese contexto, la inteligencia artificial funciona como una herramienta de apoyo que orienta, valida nuestros hallazgos y acelera la curva de aprendizaje.
Es como tener permanentemente a un radiólogo experto sentado a nuestro lado, confirmando aquello que nos llamó la atención y señalándonos hallazgos que podrían pasar inadvertidos.
¿Cómo imagina la evolución de la inteligencia artificial en imágenes mamarias durante los próximos años?
Creo que la inteligencia artificial terminará integrándose en todos los métodos de imagen mamaria.
Veremos herramientas cada vez más desarrolladas para ultrasonido, mamografía con contraste y resonancia magnética, con una capacidad diagnóstica superior a la que tenemos hoy.
Los algoritmos seguirán evolucionando y proporcionando un análisis de mayor precisión y herramientas diagnósticas más avanzadas.
Además, la IA reducirá el tiempo que los radiólogos dedicamos al análisis de los estudios. Ese tiempo ganado debería destinarse a algo que ninguna tecnología puede reemplazar: el contacto con la paciente.
Nuestro desafío será utilizar esa eficiencia para ofrecer mejores diagnósticos, pero también una atención más humana, con mayor empatía y una mejor experiencia durante todo el proceso diagnóstico.
Estoy convencido de que, en un futuro muy cercano, la inteligencia artificial no reemplazará a los radiólogos. Sin embargo, sí serán reemplazados aquellos profesionales que decidan no utilizarla.