En nuestra edición de octubre, Diagnóstico Journal reunió la opinión de 13 referentes de Ibero-Latinoamérica para analizar el presente y el futuro del diagnóstico por imágenes de la mama. Las respuestas del Dr. Lehrer llegaron una vez cerrada la edición, pero su mirada aporta nuevos elementos a una conversación que continúa abierta.
Inteligencia artificial, evaluación del riesgo, mamas densas y estudios suplementarios forman parte de una transformación que, según el especialista, llevará progresivamente hacia un modelo mucho más personalizado, en el que no todas las mujeres necesariamente deban realizarse los mismos estudios ni con la misma periodicidad.
¿Cuál considera que fue el avance que más transformó el diagnóstico por imágenes de la mama en los últimos años?
Uno de los cambios más importantes fue entender que existen pacientes con mama densa o con un riesgo aumentado en las que la mamografía por sí sola puede no ser suficiente, y establecer para ellas estudios suplementarios de manera rutinaria.
La incorporación de la ecografía y, especialmente en las pacientes de mayor riesgo, de la resonancia magnética y la mamografía con contraste ha tenido un impacto muy concreto en la práctica.
Más allá de las nuevas tecnologías, identificar correctamente a estas pacientes y definir qué estudios adicionales necesitan es uno de los avances que mayor impacto práctico ha tenido, particularmente en nuestro medio.
¿Qué impacto está teniendo la inteligencia artificial en la práctica diaria y qué rol cree que tendrá en los próximos años?
Con la inteligencia artificial sucede algo interesante. Existe lo que se conoce como la ley de Amara, que plantea que tendemos a sobreestimar el impacto de una nueva tecnología en el corto plazo y a subestimarlo en el largo plazo.
Hoy todos hablamos de inteligencia artificial, pero todavía estamos en una etapa relativamente inicial. En imágenes mamarias se está incorporando principalmente como una herramienta de apoyo o segundo lector. En algunos lugares del mundo donde tradicionalmente existían dos lectores, la IA ya comenzó a ocupar el lugar de uno de ellos. En nuestro medio, en cambio, todavía son pocos los centros que cuentan con estas herramientas.
Actualmente puede ayudar al radiólogo, especialmente a quienes tienen menor experiencia, pero creo que el verdadero cambio todavía está por venir.
Y probablemente uno de los impactos más importantes no sea únicamente la detección de lesiones. La inteligencia artificial también puede aportar información para determinar el riesgo futuro de una mujer a partir de su mamografía.
Ya existen desarrollos capaces de analizar una mamografía y estimar riesgo, y esto abre una posibilidad muy interesante: utilizar esa información para decidir qué estrategia de screening necesita cada paciente.
¿Cómo debería abordarse actualmente el diagnóstico en mujeres con mamas densas y cuáles son todavía los principales desafíos?
En las mujeres con mamas densas, la mamografía sola no es una herramienta suficiente.
Este es un cambio que ya tuvo impacto y que actualmente forma parte de la práctica. Estas pacientes necesitan, como mínimo, complementar la mamografía con ecografía y, dependiendo de su nivel de riesgo, considerar otras herramientas como la resonancia magnética o la mamografía con contraste.
El desafío está justamente en identificar correctamente qué paciente necesita cada estudio y evitar pensar el screening como una estrategia idéntica para todas las mujeres.
¿Estamos avanzando hacia un screening personalizado según el riesgo de cada mujer? ¿Qué debería cambiar para lograrlo?
Creo que ese es uno de los cambios más importantes que veremos en los próximos años.
La posibilidad de determinar el riesgo a partir de la propia mamografía, sumada a los factores de riesgo que ya conocemos, puede permitirnos establecer estrategias mucho más personalizadas.
En función de esa información podremos decirle a una mujer si necesita realizarse solamente una mamografía o si debe complementarla con ecografía o resonancia magnética. También podremos definir mejor la periodicidad: si necesita controlarse todos los años o si determinadas pacientes podrían hacerlo cada dos o incluso más años.
Esto significaría pasar de un esquema relativamente uniforme a uno adaptado al riesgo individual de cada mujer.
Si tuviera que anticipar el futuro, ¿qué tecnología o cambio considera que tendrá mayor impacto en el diagnóstico temprano del cáncer de mama durante los próximos cinco años?
Creo que el mayor impacto vendrá de la combinación entre inteligencia artificial y evaluación personalizada del riesgo.
Hasta ahora estamos viendo fundamentalmente aplicaciones de IA orientadas a la detección de lesiones, pero su potencial es mucho mayor. Poder obtener de una mamografía no solamente información sobre si existe una lesión en ese momento, sino también sobre el riesgo que tiene esa mujer de desarrollar cáncer en el futuro, puede modificar profundamente la manera en que organizamos el screening.
Todavía falta camino por recorrer. Como ocurre con muchas tecnologías nuevas, quizás hoy estemos sobreestimando algunas de sus aplicaciones inmediatas y, al mismo tiempo, subestimando la transformación que puede producir a largo plazo.
El objetivo final será utilizar toda esa información para tomar mejores decisiones y ofrecer a cada mujer el estudio que necesita, en el momento y con la frecuencia adecuados.
Una nueva voz en una conversación que continúa
La mirada del Dr. Lehrer refuerza uno de los conceptos que atravesó nuestra consulta a especialistas de Ibero-Latinoamérica: el diagnóstico mamario está avanzando desde un modelo basado principalmente en la detección hacia otro en el que las imágenes también podrán contribuir a anticipar el riesgo.
La inteligencia artificial, la densidad mamaria, los antecedentes y otros factores podrán integrarse progresivamente para definir estrategias de screening individualizadas. El desafío será transformar ese potencial tecnológico en herramientas accesibles y aplicables a la práctica cotidiana.
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