Inteligencia artificial y cáncer de mama: ¿qué tan eficaz es la IA para detectar tumores?
La IA comienza a ganar terreno en la detección del cáncer de mama, una enfermedad que provocó alrededor de 694 000 muertes a nivel mundial en 2024. Su incorporación al análisis de mamografías podría ayudar a identificar tumores y optimizar el trabajo de los especialistas, aunque todavía existen desafíos para extender su uso en los sistemas de salud. En el marco del Día Mundial de la Lucha contra el Cáncer de Mama, que se conmemora cada 19 de octubre, investigaciones recientes ofrecen nuevas evidencias sobre el papel que esta tecnología puede desempeñar en la detección temprana de la enfermedad.
Un estudio sueco llamado MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence), cuyos resultados fueron publicados en enero de 2026 en The Lancet y analizados en Radiology: Imaging Cancer, encontró que incorporar IA a la interpretación de mamografías mantuvo resultados comparables a la revisión tradicional realizada por dos especialistas,Además de ofrecer posibilidades para optimizar los recursos médicos. La IA aplicada a las mamografías utiliza algoritmos entrenados para analizar imágenes médicas e identificar patrones o alteraciones que podrían estar relacionados con la presencia de cáncer. Estas herramientas pueden señalar regiones sospechosas, clasificar estudios según su nivel de riesgo y ayudar a los radiólogos a decidir cuáles requieren una revisión más detallada. Su principal aportación no consiste en sustituir al médico, sino en funcionar como una herramienta de apoyo para la detección temprana.
El estudio MASAI, realizado en Suecia, evaluó la eficacia de incorporar IA a los programas de detección. Incluyó a más de 105 000 mujeres distribuidas entre dos grupos: uno con el procedimiento convencional (dos radiólogos revisaban las mamografías) y otro con IA que apoyaba la interpretación. En el segundo grupo, las mamografías clasificadas con bajo riesgo podían ser revisadas por un solo especialista, mientras que las de alto riesgo recibían doble lectura humana. El indicador principal fue la incidencia de cánceres de intervalo (diagnosticados después de una mamografía de detección y antes de la siguiente revisión). Los resultados mostraron 1.55 casos por cada 1 000 mujeres en el grupo con IA frente a 1.76 casos por cada 1 000 en el grupo convencional, demostrando que el procedimiento asistido por IA no fue inferior al método tradicional. También se observaron menores incidencias de algunos cánceres de intervalo con características de pronóstico desfavorable, aunque el estudio busca demostrar no inferioridad, no superioridad.
Los resultados apuntan a un modelo colaborativo donde IA y especialistas trabajan conjuntamente, distribuyendo de forma más eficiente la carga médica y concentrando la atención en los estudios que requieren evaluación adicional. Sin embargo, se necesita evaluar los efectos a largo plazo y comprobar la reproducibilidad en otras poblaciones y sistemas sanitarios. Por ahora, la evidencia respalda el uso de IA como complemento, no como sustituto de la experiencia médica.
La OMS indica que se diagnosticaron 2.4 millones de casos de cáncer de mama en 2024, con 694 000 fallecimientos, y que el cáncer de mama es el tipo de cáncer más frecuente en 164 de 186 países analizados. La detección temprana, mediante autoexamen o mamografía, es clave para mejorar la supervivencia. La iniciativa mundial contra el cáncer de mama busca reducir la mortalidad un 2.5 % anual hasta 2040, y la IA se plantea como una oportunidad para mejorar los programas de detección, siempre que se garantice acceso a estudios, personal capacitado y tratamientos adecuados.