Para la Dra. Ruby Espejo Fonseca, la tomosíntesis mamaria ha sido uno de los avances de mayor impacto de los últimos años. Su capacidad para disminuir el efecto de superposición de los tejidos permitió mejorar la detección del cáncer de mama, particularmente de tumores invasores.
A esta evolución se suma el creciente protagonismo de la mamografía contrastada, que incorporó información funcional y amplió las posibilidades del diagnóstico mamario más allá de la evaluación puramente morfológica.
Pero si la tomosíntesis marcó una transformación importante en los últimos años, la inteligencia artificial promete modificar aún más profundamente la práctica futura.
Un “copiloto” para el radiólogo
La IA ya comienza a colaborar en la detección, la priorización de estudios y la optimización del flujo de trabajo. Sin embargo, Espejo es clara respecto de cuál debería ser su función: no sustituir al especialista, sino convertirse en una suerte de “copiloto” del radiólogo.
En los próximos años, estas herramientas podrán integrar información proveniente de las imágenes con el riesgo individual y otros datos de la paciente, contribuyendo a lograr diagnósticos más precisos y oportunos.
Esta transformación tecnológica también debería modificar el propio rol del especialista. Espejo plantea la necesidad de que el radiólogo evolucione hacia una práctica más cercana a las pacientes y con mayor interacción con los médicos referentes. En otras palabras, que pueda “salir del cuarto azul” para asumir un papel más activo dentro del proceso asistencial.
La tecnología, desde esta perspectiva, no debería distanciar al médico de la paciente, sino contribuir a liberar tiempo y aportar información para fortalecer su participación clínica.
Mama densa: detectar más sin hacer de más
En las mujeres con mamas densas, Espejo señala que deben considerarse dos aspectos: el efecto de enmascaramiento, que dificulta la detección de lesiones mediante mamografía, y la asociación de la propia densidad con un mayor riesgo de desarrollar cáncer de mama.
La mamografía continúa siendo una herramienta fundamental, pero la necesidad de complementar el estudio con tomosíntesis, ultrasonido o resonancia magnética debería determinarse de manera individual, teniendo en cuenta tanto la densidad como el perfil de riesgo de cada mujer.
El desafío está en encontrar un equilibrio: aumentar la capacidad de detección sin generar innecesariamente más falsos positivos y biopsias.
Del tamizaje por edad al tamizaje por riesgo
Espejo considera que el camino debe conducir hacia un tamizaje estratificado por riesgo, superando progresivamente el modelo basado fundamentalmente en la edad.
Para lograrlo será necesario integrar múltiples fuentes de información: antecedentes personales y familiares, densidad mamaria, hábitos y estilo de vida, factores genéticos, biomarcadores y, cada vez más, la información que pueda aportar la inteligencia artificial.
Esta integración permitirá construir una mirada mucho más completa sobre cada paciente y definir estrategias de seguimiento ajustadas a sus características individuales.
Integrar en lugar de sumar
Al proyectar los próximos cinco años, Espejo no identifica una única tecnología como protagonista. El verdadero cambio, en su opinión, estará en la integración inteligente de diferentes herramientas: imágenes avanzadas, inteligencia artificial y modelos individualizados de riesgo.
El objetivo ya no será solamente mejorar cada vez más la capacidad de detectar cáncer, sino responder una pregunta mucho más precisa: qué mujer necesita qué estudio, con qué frecuencia y en qué momento.
Esta transformación implica también abandonar la idea de que innovar significa simplemente sumar estudios. Por el contrario, el futuro estará en seleccionar mejor y utilizar los recursos disponibles de acuerdo con las necesidades individuales.
Como sintetiza Espejo:
“El futuro de la imagen mamaria no será hacer más estudios a todas las mujeres, sino utilizar mejor la tecnología para ofrecer a cada mujer el estudio adecuado, en el momento adecuado y de acuerdo con su riesgo.”