Viernes, 23 de octubre de 2026

IA en cáncer de mama: cómo ayuda a identificar lesiones que pueden pasar inadvertidas

¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a detectar el cáncer de mama en etapas tempranas?

Ciudad de México, 23-10-2026   Axel Olivares

Crédito foto: Axel Olivares (NotiPress)

La inteligencia artificial está abriendo nuevas posibilidades para detectar el cáncer de mama antes de que avance a etapas más difíciles de tratar. Mediante programas capaces de analizar mamografías y ultrasonidos, los especialistas cuentan con herramientas adicionales para identificar lesiones que podrían pasar inadvertidas durante una revisión convencional.

La médica Marta Patricia Martínez Rosas abordó estas aplicaciones durante el webinar "Conocer también es cuidarnos: avances frente al cáncer de mama", organizado por Eikos en el marco del Mes Rosa. NotiPress estuvo presente para dialogar con la especialista.

Cómo puede la inteligencia artificial detectar lesiones difíciles de identificar

Una de las principales aplicaciones de la IA consiste en examinar imágenes médicas para reconocer alteraciones sospechosas. Su incorporación busca disminuir tanto los falsos positivos, cuando un estudio genera una alarma injustificada, como los falsos negativos, cuando una lesión existente no es identificada.

"El uso de la inteligencia artificial también nos permite en muchos casos tratar de disminuir lo que serían las falsas alarmas o los falsos positivos que llega a haber en algunas ocasiones con algunos estudios de imagen", explicó Martínez Rosas.

La mayor precisión también puede ayudar a evitar procedimientos innecesarios. Cuando una imagen presenta características sospechosas, los médicos deben determinar si se requieren estudios complementarios o una biopsia para establecer el diagnóstico.

La IA también permite estimar el riesgo de desarrollar cáncer de mama

Además de interpretar imágenes, la inteligencia artificial se utiliza en calculadoras que estiman la probabilidad de desarrollar la enfermedad. Estas herramientas consideran diferentes factores para orientar la identificación de mujeres que podrían necesitar una vigilancia médica más estrecha.

La especialista explicó que algunas calculadoras ofrecen estimaciones de riesgo a cinco años, aunque sus resultados no permiten establecer con certeza si una persona desarrollará cáncer.

"Este tipo de calculadora no sustituye nunca a una revisión médica, no sustituye a los estudios de imagen o de laboratorio que se requieren para hacer un diagnóstico", advirtió.

Por esta razón, las estimaciones deben interpretarse como información complementaria dentro de una evaluación clínica. Los antecedentes familiares, las condiciones de salud y los resultados de estudios médicos continúan siendo fundamentales para decidir qué seguimiento necesita cada paciente.

Del diagnóstico a la quimioterapia: otras aplicaciones de la inteligencia artificial

El potencial de esta tecnología también alcanza a las mujeres que ya recibieron un diagnóstico de cáncer de mama. La identificación de las características del tumor permite orientar tratamientos individualizados, mientras las herramientas de IA pueden contribuir a evaluar su evolución.

Incluso cuando varias pacientes presentan el mismo tipo de cáncer y se encuentran en un estadio similar, sus respuestas terapéuticas pueden ser diferentes. El estado nutricional, las enfermedades coexistentes y otras condiciones individuales intervienen en los resultados del tratamiento.

En este escenario, la inteligencia artificial puede apoyar la evaluación de la respuesta a la quimioterapia y la estimación del riesgo de que la enfermedad se extienda a otras partes del organismo.

El análisis de biomarcadores, estudios moleculares e información clínica también permite seleccionar estrategias terapéuticas más específicas. Las terapias dirigidas buscan actuar sobre características particulares de los tumores y reducir determinados efectos adversos asociados con los tratamientos.

El desafío de detectar el cáncer antes de que avance

Aunque las herramientas diagnósticas han evolucionado, la detección tardía continúa siendo un problema. Martínez Rosas señaló que todavía se identifican pacientes en etapas tres y cuatro, cuando las opciones terapéuticas pueden ofrecer resultados menos satisfactorios que en fases iniciales.

La situación no se limita a comunidades alejadas de los servicios médicos. Durante su exposición, la especialista mencionó que también ha observado diagnósticos tardíos en residentes de Ciudad de México, pese a la existencia de opciones para realizar evaluaciones.

En las zonas donde existen estas herramientas, la asistencia oportuna a las consultas también representa un desafío. La especialista insistió en la importancia de mantener las revisiones indicadas por los médicos y continuar el seguimiento cuando se detectan alteraciones.

La incorporación de inteligencia artificial puede ofrecer mayor precisión en la interpretación de los estudios, pero su utilidad clínica también depende de que las pacientes tengan acceso a las evaluaciones necesarias y reciban atención en el momento adecuado.

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