Para la Dra. Flavia Sarquis, uno de los avances más transformadores de los últimos años ha sido la incorporación de los métodos contrastados, particularmente la mamografía con contraste y la resonancia magnética abreviada. Estas herramientas adquieren especial relevancia en mujeres con mamas densas, donde han demostrado una mayor sensibilidad y especificidad. Estudios como DENSE y BRAID reforzaron esta perspectiva al mostrar mayores tasas de detección y la posibilidad de identificar lesiones más pequeñas y potencialmente en estadios más tempranos.
En paralelo, la inteligencia artificial ya comienza a modificar la práctica cotidiana. Sarquis destaca su capacidad para mejorar la eficiencia, colaborar en la detección de hallazgos sutiles y aportar mayor consistencia a la interpretación. Hacia adelante, imagina a la IA como una aliada estratégica del especialista: no como un reemplazo, sino como una herramienta capaz de potenciar su capacidad diagnóstica, organizar la información disponible y contribuir a decisiones más precisas y oportunas.
En Latinoamérica, sin embargo, su incorporación enfrenta obstáculos concretos. Entre ellos señala la falta de modelos adecuados de reembolso o cobertura y la necesidad de contar con procesos sólidos de validación clínica antes de avanzar hacia una implementación más extendida.
En el caso de las mamas densas, Sarquis parte de una premisa fundamental: si bien la mamografía continúa siendo la base del tamizaje, su rendimiento presenta limitaciones importantes en esta población debido al efecto de enmascaramiento. Por ese motivo, considera que el screening complementario no debería entenderse simplemente como opcional, sino definirse de acuerdo con el riesgo individual y el contexto clínico de cada mujer.
Una correcta estratificación del riesgo, acompañada por decisiones informadas y compartidas con la paciente, permitiría seleccionar de manera más precisa la modalidad complementaria y favorecer diagnósticos más tempranos. El desafío está en hacerlo posible dentro de sistemas de salud caracterizados por una importante heterogeneidad de recursos, además de avanzar en la estandarización de algoritmos y garantizar un acceso equitativo a estudios complementarios de calidad.
Esta perspectiva conduce hacia un screening cada vez más personalizado, pero para Sarquis la personalización requiere ampliar la mirada. A los factores tradicionales —como edad, etnia, antecedentes familiares y biopsias previas— se suman actualmente variables como la densidad mamaria, el índice de masa corporal y nuevas herramientas de inteligencia artificial capaces de contribuir a estimaciones de riesgo en períodos más próximos, como cinco o seis años.
El cambio conceptual es importante: el riesgo debe entenderse como dinámico y no como una condición estática. Esta evolución permitiría adaptar las estrategias a medida que cambia el perfil de cada mujer, optimizar los recursos disponibles y concentrar los esfuerzos de prevención y seguimiento en aquellas pacientes que más pueden beneficiarse.
De cara a los próximos cinco años, Sarquis considera que uno de los mayores impactos podría surgir precisamente de la combinación entre inteligencia artificial y modelos dinámicos de riesgo. Esta integración permitiría identificar y estratificar mejor a mujeres asintomáticas que desconocen su nivel de riesgo y, al mismo tiempo, priorizar los recursos allí donde puedan generar mayor valor.
Pero la incorporación de tecnología, advierte, no será suficiente por sí sola. Para producir un verdadero impacto deberá estar acompañada por controles de calidad rigurosos, métricas de desempeño claramente definidas y un seguimiento continuo de los resultados. El objetivo no es simplemente detectar más, sino detectar mejor, evitando al mismo tiempo incrementar estudios e intervenciones innecesarias.
Por eso, la transformación que anticipa Sarquis no será únicamente tecnológica. Será también organizacional: integrar algoritmos a los circuitos asistenciales, validarlos en la práctica real y medir de manera sostenida sus resultados para comprobar que efectivamente mejoran la detección y contribuyen a reducir procedimientos innecesarios.
El futuro del diagnóstico mamario se perfila así hacia una medicina más personalizada, pero también más evaluada: una práctica en la que tecnología, riesgo individual y evidencia deberán integrarse para tomar mejores decisiones para cada mujer.