Publicado: junio 9, 2026, 3:00 pm
Mientras el Ministerio de Sanidad español ultima los detalles para expandir de forma progresiva el cribado de cáncer de mama a mujeres de entre 45 y 74 años, la tecnología médica demuestra que el futuro de la prevención no solo pasa por realizar más mamografías, sino también por analizarlas de otra manera. Una investigación retrospectiva llevada a cabo en Suecia y publicada en ‘ Radiology ‘, la revista de referencia de la Sociedad Radiológica de Norteamérica, revela que los sistemas de inteligencia artificial disponibles comercialmente pueden detectar señales tempranas de cáncer de mama hasta seis años antes de que un radiólogo humano sea capaz de diagnosticar el tumor de forma convencional. El hallazgo promete transformar el cribado poblacional en una estrategia de precisión. Para alcanzar estas conclusiones, un equipo de científicos analizó un volumen colosal de datos procedentes del registro sueco VAI-B: un total de 88.963 mamografías pertenecientes a 31.394 pacientes seguidas a lo largo de una década. En el sistema de salud sueco, las mujeres de entre 40 y 74 años se someten a pruebas cada dos años, y cada imagen es evaluada de forma independiente por dos radiólogos. Durante el periodo de estudio, los médicos diagnosticaron un tumor al 38,5% de las participantes. Sin embargo, al pasar esas mismas imágenes históricas por el tamiz de tres herramientas comerciales de detección asistida por IA, los algoritmos demostraron llevar años de ventaja . La capacidad de anticipación de la tecnología se tradujo en una puntuación de riesgo que aumentaba de forma progresiva con el paso del tiempo en aquellas mujeres que acabarían enfermando, mientras se mantenía baja en las pacientes que permanecieron sanas. En concreto, los sistemas de inteligencia artificial lograron identificar anomalías imperceptibles y predecir el cáncer con una especificidad del 90% en casi el 20% de las mujeres seis años antes de su diagnóstico oficial. Esta capacidad de alerta temprana se elevó al 25,2% cuatro años antes de la detección médica, y rozó el 40% cuando la mamografía se había tomado dos años antes de que saltaran las alarmas en la consulta. El doctor Fredrik Strand, colíder del estudio y radiólogo en el Hospital Universitario Karolinska de Estocolmo, destaca el cambio de paradigma que supone este nivel de resolución predictiva. «Aproximadamente el 20% de los casos de cáncer de mama muestran signos mamográficos que ya son visibles para la inteligencia artificial unos seis años antes del diagnóstico», detalla el investigador sueco. Para Strand, los resultados confirman de forma sólida el potencial de estas herramientas computacionales para «encontrar indicios de cáncer mucho antes de lo que los radiólogos humanos logran detectarlos en la práctica clínica habitual». Hasta la fecha, la utilidad de la inteligencia artificial en la radiología mamaria se había centrado en calcular el riesgo general a cinco años o en cazar los escurridizos ‘cánceres de intervalo’, aquellos tumores que aparecen de forma abrupta entre una revisión bienal y la siguiente. Esta nueva investigación va un paso más allá al demostrar que el cáncer deja una firma digital sutil pero rastreable a muy largo plazo. La integración de este historial de puntuaciones de IA permitiría a los sistemas sanitarios diseñar estrategias de vigilancia personalizadas . En lugar de aplicar un calendario rígido para toda la población, los médicos podrían identificar qué mujeres presentan una trayectoria de riesgo ascendente para estrechar su seguimiento o realizar pruebas complementarias antes de que el tumor se manifieste de forma evidente. «El objetivo de este estudio es aportar evidencia a la creciente literatura sobre la aplicación de la inteligencia artificial en el cribado del cáncer de mama y cómo puede desempeñar un papel crucial en una detección más temprana», subraya el doctor Strand. El científico insiste en que analizar la evolución de las puntuaciones de la IA a lo largo del tiempo no solo ofrece una ventana de oportunidad terapéutica , sino que «aporta una valiosa información sobre cómo surgen los primeros cambios detectables, lo que potencialmente facilitaría una intervención médica mucho más precoz».
