Día Mundial contra el Cáncer: cómo la Inteligencia Artificial en mamografía puede fortalecer el diagnóstico sin reemplazar al radiólogo

En un contexto donde el acceso oportuno al diagnóstico continúa siendo uno de los principales desafíos del sistema de salud, la Inteligencia Artificial en mamografía surge como una herramienta con potencial para optimizar procesos, mejorar la organización del trabajo y fortalecer la detección temprana del cáncer de mama.

El 4 de febrero, en el marco del Día Mundial contra el Cáncer, la reflexión no se centra únicamente en los avances terapéuticos, sino también en lo que ocurre antes del tratamiento: prevención, detección temprana, acceso y calidad del recorrido asistencial.

Diagnóstico disponible, pero con cuellos de botella

En cáncer de mama, estas dimensiones siguen siendo determinantes. Incluso en sistemas donde la tecnología diagnóstica está disponible, persisten demoras en la lectura de estudios, en la derivación o en la confirmación diagnóstica, lo que impacta directamente en los resultados en salud.

En este escenario, la IA aplicada a mamografía digital (FFDM) aparece como un recurso que puede fortalecer el proceso sin desplazar el rol del especialista. Su aporte principal no es emitir diagnósticos autónomos, sino acompañar el flujo de lectura y optimizar el uso de un recurso crítico: el tiempo experto del radiólogo.

Qué es —y qué no es— la Inteligencia Artificial en mamografía

Qué puede aportar la IA en mamografía digital

En el ámbito de la mamografía, la Inteligencia Artificial se basa en algoritmos de deep learning que analizan imágenes digitales y generan salidas estructuradas que acompañan la lectura radiológica.

Entre sus principales aportes se destacan:

• Señalización de áreas de interés

• Información estructurada que facilita la lectura

• Priorización orientativa dentro de listas de trabajo, especialmente útil en contextos de alto volumen de estudios

Qué no hace la IA

• No reemplaza el juicio clínico del radiólogo

• No debe utilizarse como diagnóstico autónomo

Este punto resulta clave. En la práctica clínica, el enfoque más valioso es aquel que posiciona a la Inteligencia Artificial en mamografía como una herramienta de apoyo, integrada a un circuito de trabajo real, con resultados interpretables y trazables.

Por qué importa el flujo y no solo la precisión diagnóstica

Una parte significativa de los desafíos de acceso y equidad en cáncer de mama se encuentra en lo operativo: listas de espera extensas, saturación de agendas, variabilidad entre servicios y discontinuidad tecnológica.

En este sentido, la IA puede aportar valor cuando se orienta a mejorar tres dimensiones clave:

1. Oportunidad diagnóstica

Permite que estudios con mayor sospecha radiológica reciban atención prioritaria dentro del flujo de lectura.

2. Consistencia operativa

Aporta información estructurada que reduce fricciones y homogeneiza procesos entre distintos equipos y servicios.

3. Gestión del volumen

Acompaña a equipos que trabajan en escenarios de alta demanda, evitando que el aumento de estudios se traduzca en mayor presión o desgaste profesional.

Implementar IA en salud: cinco condiciones para que sume valor

Para que la Inteligencia Artificial en salud no se convierta en una capa adicional de complejidad, su implementación debe estar guiada por criterios clínicos, técnicos y organizacionales.

Claves para una implementación responsable

1. Definir el uso previsto: screening, diagnóstico, apoyo a priorización o contextos de alto volumen.

2. Integración al flujo existente: idealmente dentro de entornos habituales como PACS o RIS, sin cambios innecesarios.

3. Limitaciones explícitas: considerar calidad de imagen, protocolos, equipamiento y población atendida.

4. Trazabilidad y continuidad: monitoreo, registros, gobernanza y planes ante indisponibilidad.

5. Capacitación y adopción: comprender qué significa —y qué no— cada salida de la herramienta.

En salud, el diferencial no suele ser la tecnología en sí, sino el modelo de implementación institucional.

Un enfoque responsable: apoyo clínico, no atajos

En radiología —y particularmente en mamografía— el profesional mantiene la responsabilidad diagnóstica. Por eso, cualquier enfoque serio sobre IA debe partir de una premisa clara: no se trata de reemplazar médicos, sino de mejorar procesos para que la capacidad clínica se utilice donde más impacto genera.

El Día Mundial contra el Cáncer resulta una oportunidad para reforzar esta mirada y promover soluciones que aporten calidad, oportunidad y equidad, sin caer en promesas exageradas.

IA en salud de la mujer: una mirada que va más allá de la mamografía

Este enfoque de apoyo clínico con IA se extiende también a otras etapas de la salud de la mujer, como el embarazo, donde se desarrollan soluciones orientadas a la estimación de riesgos obstétricos y neonatales y a una mejor planificación clínica en contextos específicos.

TeknoTech trabaja como partner tecnológico en la implementación institucional de soluciones de IA clínica, acompañando procesos de evaluación, integración, capacitación y soporte local.
Este contenido está dirigido a profesionales y equipos de salud y no constituye consejo médico para pacientes.