--- canonical_url: "https://24sietenoticias.com.ar/contenido/2125/como-la-ia-ayuda-a-detectar-el-cancer-de-mama-con-mayor-precision-las-claves-de-" title: "Cómo la IA ayuda a detectar el cáncer de mama con mayor precisión: las claves de un nuevo estudio" article_type: "Article" description: "Un trabajo publicado en The Lancet y liderado por el cardiólogo Eric Topol sostiene que el uso de algoritmos podría redefinir los estándares de prevención" main_image: "https://www.infobae.com/resizer/v2/R4TOVQXLHNALNICKTNPSH7PCB4.png?auth=3a6114d98335d95d98c05f4220fde7fe5385cce48073293ae159f53d39cbaaa0&smart=true&width=992&height=541&quality=85" date_published: "2026-04-14T09:34:00-03:00" date_modified: "2026-04-14T09:38:34-03:00" tags: - "Cancer" - "Salud" category_name: "ACTUALIDAD" category_url: "https://24sietenoticias.com.ar/categoria/2/actualidad" --- # Cómo la IA ayuda a detectar el cáncer de mama con mayor precisión: las claves de un nuevo estudio ![LFARE7F6VBH5VK2INVHSOGBWTU](https://www.infobae.com/resizer/v2/LFARE7F6VBH5VK2INVHSOGBWTU.png?auth=66cb1b2436dacd4842588311e1ff19137a011ca1ae36be16d709366bc65820e9&smart=true&width=992&height=541&quality=85) La aplicación de **inteligencia artificial en****mamografías** está revolucionando la medicina preventiva. Según un nuevo ensayo publicado en *The Lancet* y divulgado **Eric Topol**, cada mamografía debería contar con el **respaldo de tres algoritmos diferentes de IA, sin costo para las pacientes, para optimizar la detección del cáncer de mama y anticipar****riesgos** cardiovasculares. El estudio de *The Lancet*, liderado por Topol, señala que **la integración de IA en la interpretación de mamografías** permitió mejorar la detección del cáncer de mama en un **29%** sin incrementar los falsos positivos ni la tasa de repetición de pruebas. Además, se registró un **12% menos de diagnósticos de cáncer de intervalo**, lo que apunta a una detección más precoz y eficaz. Estos resultados surgen del seguimiento del ensayo aleatorizado MASAI (Mammography Screening with Artificial Intelligence) y de estudios prospectivos realizados en múltiples países. ## Qué aporta el nuevo estudio sobre el uso de IA en mamografía ![R4TOVQXLHNALNICKTNPSH7PCB4](https://www.infobae.com/resizer/v2/R4TOVQXLHNALNICKTNPSH7PCB4.png?auth=3a6114d98335d95d98c05f4220fde7fe5385cce48073293ae159f53d39cbaaa0&smart=true&width=992&height=541&quality=85) La evidencia presentada por *The Lancet* describe un **cambio de paradigma en el cribado mamario**. El ensayo MASAI comparó la interpretación tradicional de dos radiólogos con la de un radiólogo apoyado por un algoritmo de IA, utilizando herramientas como Transpara. **Los datos muestran que la IA no solo iguala, sino que supera la precisión diagnóstica de los profesionales humanos**, sin aumentar la incidencia de falsos positivos ni la repetición innecesaria de pruebas. El Instituto Nacional del Cáncer de Estados Unidos estima que **hasta el 20% de los cánceres de mama no se detectan con las mamografías interpretadas de manera convencional**. La aplicación de IA permitió identificar buena parte de estos casos, lo que refuerza el argumento preventivo y económico. Topol sostiene que, gracias al rendimiento superior de la IA y a los avances en modelos generativos, se justifica una actualización estructural en el sistema de salud que elimine el coste para la paciente. La propuesta es clara: **la mamografía asistida por IA debe convertirse en el nuevo estándar de atención,** respaldada por una sólida base de ensayos aleatorizados y validaciones internacionales. ## Cómo se compara la evidencia previa y qué herramientas existen ![2MHLJ72VEZF65MXR642ME4HYVI](https://www.infobae.com/resizer/v2/2MHLJ72VEZF65MXR642ME4HYVI.png?auth=ee39563b507cfbc64e53506ef06b5e083778f57e1dee4919df6b1148ad7b2fe1&smart=true&width=992&height=541&quality=85) El avance actual se apoya en una década de investigaciones sobre aprendizaje profundo aplicado a la imagenología médica. Herramientas como **Clairity Breast**, recientemente autorizada por la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA), ya demostraron capacidad para **calcular el riesgo de cáncer de mama a cinco años utilizando exclusivamente datos radiográficos, sin considerar antecedentes genéticos o familiares.** Según datos publicados por *Forbes* y la profesora clínica **Baṣak Dogan** del Centro Médico de la Universidad de Texas Southwestern, **más del 75% de los casos de cáncer de mama se presentan en mujeres sin antecedentes familiares relevantes**. Sistemas como Clairity Breast permiten identificar riesgos en este grupo mediante el análisis de patrones sutiles en la textura y densidad mamaria. La experiencia de RadNet, que opera más de 400 consultorios en Estados Unidos, confirma el impacto de la IA: un estudio con **570.000 pacientes** evidenció un **aumento del 21% en la detección**. Además,**la IA demostró capacidad para detectar cánceres de intervalo, que pueden aparecer hasta 12 meses después de una mamografía negativa inicial**, identificando entre el 20 y el 40% de los casos omitidos por radiólogos. Por otro lado, el algoritmo **CureMetrix** fue validado como herramienta para analizar la calcificación arterial mamaria, lo que vincula la mamografía con la evaluación de riesgos cardiovasculares. ## Detección del riesgo cardiovascular: el potencial preventivo ampliado ![ERCRMXZTJJHTLLYTRWQSF6LOEQ](https://www.infobae.com/resizer/v2/ERCRMXZTJJHTLLYTRWQSF6LOEQ.png?auth=b25acef21a61ca35e9f802557907c32712968936bd1440cfc8a2bf9611218bb1&smart=true&width=992&height=541&quality=85) La integración de IA en mamografías no solo mejora la detección oncológica, sino que**también permite identificar de manera automatizada la calcificación arterial mamaria (BAC)**, un marcador relevante para el pronóstico cardiovascular. Según el *European Heart Journal*, la cuantificación automática del BAC mediante redes neuronales avanzadas proporciona una estimación precisa del riesgo de eventos cardiovasculares adversos en los próximos cinco años. Un estudio multicéntrico, que incluyó a **123.762 mujeres**, mostró que la presencia de BAC leve incrementa el riesgo de eventos cardiovasculares en un **28 a 32%**, mientras que el BAC moderado lo eleva hasta un 79 % y el grave hasta un 329%, en comparación con mujeres sin calcificación. Esta información, ahora accesible a partir de una sola mamografía, **permite la intervención preventiva temprana sin necesidad de estudios adicionales**. **Eric Topol**, a través de su boletín *Ground Truths*, destacó que**la IA facilita una vigilancia sistemática y menos dependiente de la subjetividad individual**, permitiendo identificar mujeres en riesgo que tradicionalmente no serían derivadas a estudios cardiológicos. La notificación sistemática de estos hallazgos en los informes de mamografía podría transformar la prevención cardiovascular femenina. ## Barreras, desafíos regulatorios y perspectivas para una adopción masiva ![ZJDUTGBILRHB3F5TK2H4QEVN6I](https://www.infobae.com/resizer/v2/ZJDUTGBILRHB3F5TK2H4QEVN6I.jpg?auth=20e85d77c542c0ca61646ae155d955ecd884462ffeb8bff7112e08a599b7d9af&smart=true&width=992&height=659&quality=85) A pesar de la solidez de la evidencia, **la adopción generalizada de la IA en mamografías enfrenta** **obstáculos estructurales**. En Estados Unidos, el acceso a la interpretación mediante IA suele estar limitado a redes privadas y, en muchos casos, implica un coste adicional para la paciente. Además, la variabilidad en la validación de los diferentes algoritmos dificulta la estandarización de los resultados y su comparación internacional. El *European Heart Journal* y el propio Topol advierten que**la ausencia de protocolos universales y la falta de cobertura médica integral limitan la equidad y la eficacia de estas innovaciones**. Se requieren más estudios prospectivos, consensos internacionales y evaluaciones de costo-efectividad para consolidar la IA como estándar de atención. El futuro de la mamografía asistida por IA apunta a la integración de algoritmos avanzados capaces de ofrecer, en una sola exploración, la detección precoz del cáncer, la predicción de riesgo y la evaluación cardiovascular.**Este avance permitiría optimizar la eficiencia sanitaria, reducir inequidades y transformar la prevención integral en salud femenina a escala global.** --- *Contenido creado y optimizado para IA con [Medios CMS](https://medios.io)* — Plataforma profesional para la gestión de medios digitales y portales de noticias.