Para la Dra. Marina Álvarez Benito, especialista en mama de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) y directora de la Unidad de Radiodiagnóstico y Cáncer de Mama del Hospital Universitario Reina Sofía de Córdoba, España, la transformación del diagnóstico mamario debe analizarse desde dos perspectivas: la tecnológica y la organizativa.
Desde el punto de vista tecnológico, considera que uno de los grandes cambios fue el paso de la mamografía convencional a la mamografía digital. Además de mejorar la calidad de las imágenes y, con ello, el rendimiento de los programas de detección precoz y del proceso diagnóstico, la digitalización permitió almacenar y recuperar estudios de manera inmediata, facilitó la teleradiología y abrió la puerta al desarrollo de nuevas herramientas.
La tomosíntesis, la imagen 2D sintética, la mamografía con contraste y, más recientemente, la inteligencia artificial son en buena medida parte de esa evolución iniciada con la digitalización.
Pero Álvarez Benito destaca una transformación igualmente importante desde el punto de vista organizativo: la consolidación de radiólogos especializados en imagen mamaria, capaces de realizar e interpretar los distintos métodos diagnósticos e intervencionistas, combinar la información que aporta cada uno de ellos y trabajar integrados en equipos multidisciplinarios junto con otros profesionales dedicados a la patología mamaria.
Inteligencia artificial: del apoyo al radiólogo al cribado personalizado
A pesar del enorme desarrollo de softwares de inteligencia artificial aplicados a la imagen mamaria, su incorporación a la práctica cotidiana todavía es moderada. Sin embargo, Álvarez Benito destaca que la imagen mamaria es uno de los campos de la radiología donde estas herramientas han alcanzado mayor desarrollo y han mostrado resultados especialmente prometedores.
Su potencial podría ser decisivo dentro de los programas de cribado. La IA puede contribuir a mejorar su rendimiento y optimizar el tiempo de los radiólogos, además de facilitar la incorporación de tecnologías como la tomosíntesis y favorecer la evolución de los propios programas.
Pero una de las posibilidades que considera más relevantes está relacionada con el desarrollo de herramientas capaces de estimar el riesgo individual de desarrollar cáncer de mama a partir de las propias imágenes. Esta capacidad podría convertirse en uno de los pilares para avanzar desde un cribado fundamentalmente determinado por la edad hacia otro verdaderamente personalizado.
Mama densa: no basta con encontrar un método que detecte más
La menor sensibilidad de la mamografía en mujeres con mamas densas continúa siendo uno de los desafíos más importantes. A lo largo de los años se han estudiado diferentes estrategias para complementar la mamografía, incluyendo ecografía y resonancia magnética, entre otras modalidades.
Álvarez Benito introduce, sin embargo, una consideración fundamental: para que una estrategia pueda incorporarse de manera efectiva a un programa poblacional no alcanza con demostrar que aumenta la detección. Debe ser también aceptada por las mujeres, aplicable a gran escala, sostenible desde el punto de vista económico y capaz de evitar un incremento excesivo de falsos positivos.
Encontrar una estrategia que reúna simultáneamente todas estas condiciones continúa siendo un desafío. La mamografía digital y la tomosíntesis han permitido mejorar el rendimiento en mujeres con mamas densas, pero todavía existe margen para avanzar.
Además, la densidad mamaria representa solo uno de los factores asociados al riesgo de cáncer de mama. El desarrollo de herramientas capaces de analizar no solo la densidad, sino también características de la imagen que no son perceptibles para el ojo humano y que pueden relacionarse con el riesgo futuro, podría permitir seleccionar con mucha mayor precisión qué mujeres realmente se beneficiarían de estudios adicionales.
Dentro de este escenario, Álvarez Benito considera que la mamografía con contraste puede adquirir un papel especialmente relevante. Su mayor disponibilidad respecto de la resonancia magnética, junto con su facilidad de realización e interpretación, menor costo y buena aceptación por parte de las pacientes, podrían convertirla en una alternativa importante para determinados grupos de mujeres.
De la edad al riesgo individual
Actualmente, los programas poblacionales de cribado mamario continúan organizándose fundamentalmente a partir de la edad, utilizando el mismo tipo de estudio y una periodicidad preestablecida para las mujeres participantes.
El desarrollo de herramientas de IA capaces de realizar una evaluación sencilla y precisa del riesgo individual a partir de la mamografía podría modificar progresivamente este modelo. El riesgo de cada mujer comenzaría a determinar no solo qué estudio necesita, sino también con qué frecuencia debería realizarlo.
Para Álvarez Benito, hay además un elemento importante relacionado con la propia paciente: conocer su riesgo individual puede favorecer la aceptación de estudios complementarios cuando estos estén indicados.
Ya existen investigaciones retrospectivas y prospectivas que están evaluando este tipo de herramientas y sus resultados, por lo que la especialista anticipa una evolución hacia modelos de cribado cada vez más individualizados.
Calidad, tecnología y personalización
Al proyectar los próximos cinco años, Álvarez Benito sitúa como prioridad la realización de un cribado de calidad apoyado en la mejor tecnología disponible, con un protagonismo creciente de la tomosíntesis y la inteligencia artificial y una evolución progresiva hacia estrategias personalizadas.
En el ámbito diagnóstico, será igualmente importante disponer de métodos avanzados para estudiar a las mujeres derivadas desde los programas de cribado, aquellas que presentan síntomas y las pacientes con alto riesgo de desarrollar cáncer de mama.
La incorporación de inteligencia artificial a estas modalidades podría contribuir a identificar lesiones cada vez más pequeñas y sutiles, pero el beneficio no terminaría en la detección. Un diagnóstico más preciso y temprano permitirá también seleccionar tratamientos más personalizados y, cuando sea posible, menos invasivos.
La evolución que plantea Álvarez Benito combina así tres dimensiones inseparables: calidad, innovación tecnológica y organización. El futuro no dependerá únicamente de disponer de métodos capaces de detectar más, sino de conseguir integrarlos en programas sostenibles y eficientes que permitan ofrecer a cada mujer la estrategia de detección y diagnóstico más adecuada para su riesgo individual.