Para la Dra. Beatriz González Ulloa, la tomosíntesis ha sido el avance que mayor transformación produjo en el diagnóstico por imágenes de la mama durante los últimos años. A esta evolución tecnológica se suma ahora la inteligencia artificial, que comienza a abrir nuevas posibilidades no solo para mejorar la detección, sino también para avanzar hacia una medicina más preventiva y personalizada.
Actualmente, la IA ha demostrado utilidad como segundo lector, colaborando en la detección del cáncer de mama y facilitando la identificación de áreas sospechosas. También puede contribuir a optimizar el flujo de trabajo mediante la priorización de estudios que requieren mayor atención.
Pero González Ulloa pone el foco especialmente en su potencial futuro. Algunas herramientas comienzan a incorporar capacidades orientadas a estimar el riesgo de desarrollar lesiones años antes de que sean visibles en las imágenes, una posibilidad que podría contribuir al desarrollo de estrategias de prevención cada vez más precisas.
En este sentido, considera fundamental continuar desarrollando softwares que sean probados y evaluados en diferentes poblaciones. Contar con herramientas validadas en contextos diversos permitirá mejorar su solidez y avanzar no solo en la detección, sino también en el desarrollo de una verdadera medicina de precisión.
Frente a las mamas densas, propone un abordaje que combine tomosíntesis y ultrasonido complementario, incorporando además resonancia magnética (RM) o mamografía con contraste (CEM) de acuerdo con el nivel de riesgo de cada paciente.
Sin embargo, la posibilidad de implementar estas estrategias enfrenta una dificultad especialmente importante en nuestra región. Para González Ulloa, la inequidad en el acceso a los estudios de imágenes entre los diferentes países de Latinoamérica constituye hoy uno de los principales desafíos, seguida por la dificultad de implementar programas de screening verdaderamente personalizados.
La situación, además, es heterogénea. El avance hacia modelos basados en el riesgo varía considerablemente entre países y algunos todavía no cuentan con programas de screening suficientemente desarrollados, lo que hace aún más complejo avanzar hacia estrategias individualizadas.
Para modificar esta realidad, González Ulloa considera necesario trabajar en diferentes frentes: avanzar en la estandarización de las recomendaciones para el manejo de mujeres con mamas densas, incorporar dentro de los sistemas de salud la estratificación de las pacientes según niveles de riesgo —bajo, intermedio y alto—, mejorar el acceso a pruebas genéticas y moleculares y ampliar la capacitación del personal médico.
De cara a los próximos cinco años, identifica tres grandes protagonistas de la evolución del diagnóstico temprano: la mamografía con contraste, la resonancia magnética y la inteligencia artificial. La combinación de imágenes funcionales con herramientas capaces de analizar información y estimar riesgo podría impulsar una nueva etapa en el diagnóstico mamario.
El desafío será conseguir que esa evolución tecnológica pueda traducirse también en mayor acceso y equidad, para que los beneficios de una medicina cada vez más precisa alcancen a mujeres de toda Latinoamérica.