Para la Dra. Lucrecia Ballarino, la mayor transformación del diagnóstico mamario de los últimos años no está asociada a una tecnología en particular, sino a la consolidación de un abordaje verdaderamente multidisciplinario, en el que las imágenes se convirtieron en uno de los ejes integradores de todo el proceso.
El especialista en imágenes mamarias ya no interviene solamente en la detección y caracterización de una lesión. Su participación se extiende al diagnóstico, la biopsia, la estadificación, la evaluación de la respuesta al tratamiento y la planificación quirúrgica. Esto implica una interacción permanente con patólogos, cirujanos, oncólogos, radioterapeutas y genetistas.
Tecnologías como la tomosíntesis, la resonancia magnética, la mamografía con contraste, el intervencionismo y, más recientemente, la inteligencia artificial ampliaron enormemente las posibilidades diagnósticas. Sin embargo, para Ballarino, su verdadero valor aparece cuando toda esa información se integra con la clínica y la anatomía patológica para tomar decisiones centradas en cada paciente.
Es justamente ese pasaje desde una práctica basada en métodos aislados hacia un diagnóstico mamario integrado el que considera uno de los avances más relevantes de los últimos años.
Una inteligencia artificial que se vuelva parte del proceso
En relación con la inteligencia artificial, Ballarino considera que todavía estamos apenas en el comienzo y que posiblemente aún no alcancemos a dimensionar la magnitud de los cambios que producirá.
Las herramientas actuales ya pueden colaborar en la detección, priorizar estudios y facilitar la organización del trabajo, pero la tecnología todavía tiene camino por recorrer en términos de rendimiento, reproducibilidad y, especialmente, de integración segura y eficiente a la práctica cotidiana.
El verdadero salto, según su visión, llegará con una inteligencia artificial integradora, incorporada de manera casi transparente al trabajo diario. Así como actualmente utilizamos aplicaciones que incorporan IA sin necesidad de interactuar conscientemente con ella como una herramienta independiente, algo similar podría ocurrir en imágenes mamarias.
En ese escenario, la IA podría integrar estudios actuales y previos, antecedentes, factores de riesgo, información clínica y datos extraídos de las propias imágenes para facilitar tareas y asistir en la toma de decisiones.
Por eso, para Ballarino, quizás lo más interesante de la inteligencia artificial no sea solamente lo que ya puede hacer, sino todo aquello que todavía no sabemos que será capaz de hacer.
No todas las mamas densas son iguales
Frente a las mamas densas, Ballarino propone avanzar un paso más allá. No alcanza con clasificarlas dentro de una determinada categoría de densidad, porque dos mujeres con mamas igualmente densas pueden tener una composición del tejido y perfiles de riesgo completamente diferentes.
El próximo desafío será pasar de la simple categorización de la densidad a una caracterización más profunda del tejido mamario. Esto implica considerar la cantidad y composición del tejido glandular, factores individuales de riesgo y nuevos biomarcadores obtenidos de las propias imágenes, como el realce parenquimatoso de fondo o BPE.
La integración de estos datos podría permitir identificar con mayor precisión qué mujeres realmente se beneficiarían de estudios suplementarios y, además, seleccionar cuál es la modalidad más adecuada en cada caso.
Así, la pregunta comienza a cambiar. El desafío ya no consiste únicamente en determinar si una mujer tiene una mama densa, sino en comprender qué tipo de mama densa estamos evaluando y qué riesgo representa para esa mujer en particular.
De una mamografía que detecta a una mamografía que también predice
Esta mayor capacidad de caracterización se vincula directamente con el avance hacia un screening personalizado según el riesgo.
Ballarino destaca que uno de los cambios más interesantes podría provenir de la propia mamografía. Modelos de inteligencia artificial como Mirai y Clairity Breast buscan extraer de las imágenes información que permita contribuir a estimar el riesgo futuro de desarrollar cáncer de mama.
El desafío será combinar esos datos con factores clínicos y genéticos y con otros biomarcadores de imagen para decidir cuándo estudiar a cada mujer, con qué frecuencia y mediante qué método.
Esto supone un cambio conceptual profundo: pasar de una mamografía utilizada fundamentalmente para detectar enfermedad a una mamografía capaz también de aportar información predictiva sobre el riesgo, y de un screening definido principalmente por la edad hacia otro cada vez más determinado por las características individuales de cada mujer.
El próximo paso: anticiparse a la imagen
Al proyectar el futuro del diagnóstico temprano, Ballarino lleva esta idea todavía más lejos y plantea el avance hacia una verdadera medicina de precisión.
En los próximos años podrían adquirir mayor protagonismo análisis capaces de identificar ADN o ARN tumoral circulante en sangre antes de que existan alteraciones evidentes en los estudios por imágenes. Integrar esta información con el riesgo calculado a partir de las imágenes y con los datos clínicos y genéticos permitiría anticiparse aún más a la enfermedad.
Esto planteará, a su vez, un nuevo desafío para el diagnóstico por imágenes: desarrollar y perfeccionar técnicas funcionales capaces de detectar y localizar la enfermedad antes de que produzca cambios morfológicos evidentes.
La evolución que imagina Ballarino implica, por lo tanto, un cambio de paradigma. El objetivo ya no será únicamente encontrar un cáncer cada vez más pequeño, sino avanzar hacia herramientas capaces de reconocer el riesgo, anticipar la enfermedad y localizarla en sus etapas más tempranas, integrando imágenes, inteligencia artificial, biomarcadores y datos clínicos en una estrategia verdaderamente personalizada.