La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que se detecta el cáncer de mama en las mamografías. Hasta hace pocos años, se hablaba de ella como una promesa para el futuro, pero hoy los resultados son concretos: la IA puede mejorar la precisión del diagnóstico, reducir el estrés de las pacientes y apoyar el trabajo de los radiólogos, sin reemplazarlos.
Uno de los estudios más importantes se realizó en Alemania, donde se analizaron más de 460.000 mamografías del programa nacional de detección. Los resultados fueron contundentes: los radiólogos que contaron con apoyo de IA detectaron un 17,6 % más de casos de cáncer sin aumentar la cantidad de pacientes que debieron volver por falsos positivos. Dicho de otro modo, la tecnología permitió encontrar más tumores reales sin generar más preocupaciones innecesarias, algo que hasta ahora parecía difícil de lograr.
Otro hallazgo prometedor proviene de la Universidad de California en Los Ángeles. En un estudio publicado en 2025, los investigadores descubrieron que la IA puede identificar algunos tumores que ya eran visibles en la mamografía, pero que habían pasado desapercibidos al ojo humano. Según sus estimaciones, esta tecnología podría reducir hasta en un 30 % los llamados “cánceres de intervalo”, aquellos que aparecen entre los controles de rutina. En la práctica, esto significa una segunda oportunidad para detectar a tiempo lo que antes podía pasar inadvertido.
También se ha comprobado que la IA no viene a sustituir a los radiólogos, sino a trabajar junto a ellos. Los sistemas más efectivos actúan como un “segundo par de ojos”: la IA señala las zonas que podrían ser sospechosas y el radiólogo decide qué hacer con esa información. Esta colaboración mejora la precisión en la lectura de mamografías y guía la atención del especialista hacia las áreas más relevantes. Investigaciones recientes muestran que, al usar IA, los radiólogos cambian su forma de mirar las imágenes: dedican más tiempo y detalle a las zonas donde realmente hay lesiones y menos a las que no presentan hallazgos, logrando revisiones más enfocadas y eficientes sin perder calidad diagnóstica.
Otro avance apunta hacia la predicción personalizada del riesgo. En 2025, la Agencia de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) aprobó la primera herramienta de IA capaz de estimar la probabilidad de desarrollar cáncer de mama en los próximos cinco años utilizando solo una mamografía estándar. Esto abre la puerta a un futuro donde las revisiones médicas se ajusten al riesgo de cada persona: pacientes con bajo riesgo podrían espaciar sus controles, mientras que quienes tengan mayor probabilidad recibirían seguimiento más estrecho o estudios complementarios.
En conjunto, estos avances se traducen en beneficios tangibles: mamografías más precisas, menos repeticiones innecesarias y diagnósticos potencialmente más tempranos. Sin embargo, los expertos advierten que aún existen desafíos. Detectar más cánceres no siempre significa reducir la mortalidad, por lo que se necesitan estudios a largo plazo que evalúen el impacto real en la salud de las pacientes. Además, es fundamental garantizar la equidad en el uso de la IA, asegurando que los algoritmos funcionen correctamente para pacientes de distintas edades, tipos de tejido mamario y orígenes étnicos, evitando sesgos derivados del tipo de datos con que fueron entrenados.
Los últimos años están marcando un punto de inflexión para la IA en la mamografía. Las investigaciones más recientes confirman que esta tecnología puede mejorar la detección del cáncer, optimizar el trabajo de los radiólogos y abrir paso a un diagnóstico más personalizado. El reto que viene ahora no es solo tecnológico, sino humano; implementar estas herramientas con responsabilidad, transparencia y vigilancia ética, para que cada avance se traduzca en lo más importante: una detección más temprana y una mejor oportunidad de vida para miles de pacientes.
