Para la Dra. Gabriela Sastre, la incorporación de la mamografía digital y, posteriormente, de la tomosíntesis marcó una transformación fundamental en la manera de estudiar la mama. Particularmente, la tomosíntesis permitió reducir el efecto de superposición de los tejidos y mejorar la visualización de lesiones que anteriormente podían permanecer ocultas.
Sin embargo, una nueva transformación ya está en marcha de la mano de la inteligencia artificial. Por primera vez, señala Sastre, contamos con herramientas capaces de analizar las imágenes y asistir al radiólogo en la identificación de hallazgos sutiles. De esta manera, el cambio ya no consiste solamente en obtener mejores imágenes, sino también en extraer cada vez más información de ellas.
La inteligencia artificial comienza así a integrarse de manera concreta en la práctica clínica cotidiana. Puede llamar la atención sobre determinadas áreas, colaborar en la identificación de hallazgos y funcionar como una segunda mirada durante la interpretación. En los próximos años, Sastre anticipa un papel creciente de estas herramientas tanto en la detección como en la priorización de estudios y la evaluación del riesgo individual.
En este escenario, considera importante dejar atrás la discusión planteada como una competencia entre tecnología y especialista. La inteligencia artificial no está llamada a reemplazar al radiólogo, sino a asistirlo. El futuro, desde su perspectiva, estará en mejores especialistas con acceso a mejores herramientas.
Las mamas densas constituyen uno de los grandes desafíos para los radiólogos, tanto por el efecto de enmascaramiento que puede ocultar lesiones en la mamografía como porque la propia densidad constituye un factor de riesgo para desarrollar cáncer de mama.
Pero reconocer esta condición no significa que todas las mujeres con mamas densas deban recibir automáticamente el mismo estudio complementario. Para Sastre, la decisión debe tomarse de manera individual, considerando el riesgo global de cada paciente. La mamografía continúa siendo la base del screening y, según cada situación, puede complementarse con ecografía, mamografía con contraste o resonancia magnética.
La clave está en no evaluar la densidad mamaria de manera aislada. Esta debe incorporarse a una valoración integral que contemple las diferentes características y factores de riesgo de cada mujer.
Precisamente allí aparece uno de los cambios que Sastre considera más importantes para los próximos años: avanzar hacia un screening personalizado. Dos mujeres de la misma edad pueden presentar perfiles de riesgo completamente diferentes y, por lo tanto, no necesariamente deberían ser estudiadas de la misma manera.
Edad, antecedentes familiares, información genética, densidad mamaria y características obtenidas directamente de las imágenes podrían combinarse para construir una evaluación sistemática del riesgo. Esto permitiría abandonar progresivamente estrategias uniformes y avanzar hacia un modelo cuyo objetivo sea indicar el estudio adecuado para cada mujer en el momento adecuado.
En Latinoamérica, sin embargo, este cambio presenta una complejidad adicional. Las diferencias de acceso continúan siendo importantes y muchas mujeres todavía encuentran dificultades no solo para acceder a las tecnologías más avanzadas, sino incluso a estudios básicos como la mamografía digital. Por eso, la personalización del screening deberá desarrollarse teniendo en cuenta las posibilidades reales de los diferentes sistemas de salud.
Al proyectar los próximos cinco años, Sastre vuelve a destacar el papel de la inteligencia artificial integrada con las nuevas tecnologías de imágenes y la evaluación de riesgo. El enorme volumen de datos disponible permitirá que estas herramientas evolucionen desde la asistencia en la detección de lesiones hacia modelos capaces de aportar información sobre el riesgo de cada paciente y ayudar a definir estrategias diagnósticas individualizadas.
El camino conduce, así, hacia un diagnóstico mamario más preciso y personalizado, en el que imágenes, información clínica, riesgo e inteligencia artificial puedan integrarse para tomar mejores decisiones.
Pero Sastre introduce una condición fundamental: la innovación debe ser también accesible. Para conseguirlo serán necesarias políticas públicas y estrategias que permitan ampliar el acceso a estas herramientas, de manera que los avances del diagnóstico mamario no beneficien solamente a determinados grupos de mujeres o centros de alta complejidad, sino que puedan extenderse a toda la población de Argentina y Latinoamérica.