El cáncer de mama continúa siendo la principal causa de muerte por cáncer en mujeres en todo el mundo. Representa el 31% de todos los tumores en la población femenina y se estima que una de cada ocho mujeres que alcancen los 85 años desarrollará la enfermedad a lo largo de su vida.
En Argentina, las cifras son igualmente preocupantes: cada año se diagnostican 19.386 nuevos casos y se registran 5.645 fallecimientos, con una tasa de mortalidad de 27,32 por cada 100.000 mujeres. Estas estadísticas subrayan la urgencia de promover la detección temprana y de incorporar herramientas que permitan optimizar los diagnósticos.
La tecnología como aliada de la salud
La ecografía mamaria se ha convertido en una técnica esencial para detectar y caracterizar lesiones en la mama. A diferencia de la mamografía, no utiliza radiación, por lo que es segura y recomendable para mujeres jóvenes y embarazadas. Su valor diagnóstico aumenta cuando se combina con herramientas de Inteligencia Artificial (IA), que hoy representan una de las innovaciones más prometedoras en medicina.
La IA aplicada a la imagenología mamaria mejora la interpretación visual de las ecografías, permite diferenciar con mayor precisión entre lesiones benignas y malignas y reduce la necesidad de biopsias innecesarias. Además de disminuir la ansiedad de las pacientes frente a posibles falsos positivos, estas soluciones tecnológicas optimizan el uso de los recursos médicos y económicos del sistema de salud.
Sin embargo, los especialistas insisten en que la tecnología no reemplaza la mirada experta: la IA se integra como una herramienta de apoyo que potencia la experiencia, el criterio y la formación del equipo médico.
Innovación aplicada al diagnóstico mamario
Con el propósito de evaluar el impacto de la Inteligencia Artificial en el diagnóstico de nódulos mamarios, DIM Centros de Salud realizó un estudio que incluyó a 410 pacientes con nódulos sólidos evaluados por ecografía y clasificados según el sistema BIRADS (5ª edición).
Los resultados mostraron que, mediante diagnóstico ecográfico convencional, el 86% de los casos correspondían a la categoría 4, el 9% a la categoría 5 y el 5% restante a los grupos 2, 3 y 6. Tras aplicar el software de IA Koios, la proporción se ajustó: el 79% de los nódulos se ubicaron en la categoría 4, el 11% en la 2 y el 9% en la 3, evidenciando una mayor capacidad de la IA para refinar la clasificación y aportar certeza diagnóstica.
“La incorporación de Inteligencia Artificial en los estudios de imágenes nos permite avanzar hacia un diagnóstico más temprano y preciso, reduciendo procedimientos innecesarios y mejorando la experiencia de nuestras pacientes”, destacó la Dra. Lanfranchi, Jefa del Servicio de Diagnóstico por Imágenes Mamarias (MN 41304 – MP 25709).
