La inteligencia artificial (IA) es ya una herramienta clave para transformar la prevención del cáncer de mama, pero su aplicación podría ir más allá. Un estudio liderado por investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard ha demostrado que las puntuaciones de riesgo obtenidas a partir de mamografías de cribado cambian con el paso del tiempo y permiten identificar diferencias significativas entre las mujeres que desarrollarán cáncer y aquellas que no lo harán, incluso hasta seis años antes del diagnóstico.. Los resultados, publicados en la revista científica Radiology, apuntan a una nueva forma de evaluar el riesgo de cáncer de mama basada en biomarcadores dinámicos obtenidos directamente de las imágenes mamográficas, sin necesidad de recurrir a antecedentes familiares, datos clínicos o información genética.. Actualmente, la mayoría de las estrategias para estimar el riesgo de desarrollar cáncer de mama se apoyan en factores como la edad, la historia familiar, determinadas mutaciones genéticas o la densidad mamaria. Sin embargo, estos modelos presentan limitaciones. De hecho, alrededor del 85% de las mujeres diagnosticadas de cáncer de mama no tienen antecedentes familiares relevantes ni mutaciones genéticas conocidas asociadas a la enfermedad.. Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje profundo capaz de analizar la mamografía completa y extraer patrones que resultan invisibles para el ojo humano. Este tipo de sistemas ya había demostrado una mayor precisión que los modelos tradicionales para predecir el riesgo de cáncer de mama a cinco años, pero hasta ahora apenas se conocía cómo evolucionaban esas puntuaciones a lo largo del tiempo.. Para responder a esta cuestión, el equipo analizó mamografías realizadas entre 2009 y 2019 en seis centros de diagnóstico por imagen de Estados Unidos. Tras aplicar distintos criterios de selección, la cohorte final estuvo compuesta por 54.014 mujeres con una edad media de 61 años. De ellas, 817 desarrollaron cáncer de mama durante el periodo analizado.. En total se estudiaron 158.807 mamografías. Cada participante aportó su mamografía más reciente antes del diagnóstico -o la última disponible en el caso de las mujeres sin cáncer- y hasta seis exploraciones anuales previas. Los resultados mostraron una diferencia clara entre ambos grupos. Mientras que las mujeres que no desarrollaron cáncer mantuvieron puntuaciones de riesgo estables durante todo el seguimiento, aquellas que sí fueron diagnosticadas presentaron un incremento progresivo y sostenido de sus puntuaciones de IA.. Según explica la investigadora principal, Constance D. Lehman, profesora de Radiología de Harvard, este aumento era detectable hasta seis años antes del diagnóstico y se aceleraba especialmente durante los dos años previos a la detección del tumor. Las puntuaciones medias de riesgo en las mujeres que desarrollaron cáncer pasaron de 2,1 en los primeros años del seguimiento a 6,6 en la mamografía realizada durante el año previo al diagnóstico. En contraste, las participantes libres de cáncer mantuvieron valores prácticamente constantes, situados entre 1,8 y 2,2.. Los autores destacan que estas diferencias se observaron de forma consistente independientemente de la edad o de la densidad mamaria, dos factores que suelen influir en la eficacia de los programas de cribado.. Reducir desigualdades en el acceso a los cribados. El hallazgo resulta especialmente relevante porque el cáncer de mama continúa siendo el tumor más diagnosticado en mujeres en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), cada año se detectan más de 2,3 millones de nuevos casos y provoca alrededor de 670.000 muertes. La detección precoz sigue siendo uno de los factores más determinantes para mejorar la supervivencia.. Los investigadores consideran que este enfoque podría contribuir además a reducir desigualdades en el acceso a la prevención. Al basarse exclusivamente en las imágenes, evita depender de información clínica incompleta o de antecedentes familiares que no siempre están correctamente registrados.. Las conclusiones del trabajo llegan en un momento en que la inteligencia artificial comienza a incorporarse de forma progresiva a la práctica clínica. De hecho, las directrices de 2026 de la National Comprehensive Cancer Network (NCCN), una de las organizaciones de referencia en oncología, ya contemplan el uso de puntuaciones de riesgo basadas en imágenes e IA. Estas recomendaciones sugieren que las mujeres mayores de 35 años con un riesgo elevado a cinco años valoren complementar la mamografía anual con una resonancia magnética mamaria.
Un estudio de Harvard revela que las puntuaciones de riesgo obtenidas a partir de mamografías evolucionan con el tiempo y permiten anticipar la enfermedad
La inteligencia artificial (IA) es ya una herramienta clave para transformar la prevención del cáncer de mama, pero su aplicación podría ir más allá. Un estudio liderado por investigadores de la Facultad de Medicina de Harvard ha demostrado que las puntuaciones de riesgo obtenidas a partir de mamografías de cribado cambian con el paso del tiempo y permiten identificar diferencias significativas entre las mujeres que desarrollarán cáncer y aquellas que no lo harán, incluso hasta seis años antes del diagnóstico.. Los resultados, publicados en la revista científica Radiology, apuntan a una nueva forma de evaluar el riesgo de cáncer de mama basada en biomarcadores dinámicos obtenidos directamente de las imágenes mamográficas, sin necesidad de recurrir a antecedentes familiares, datos clínicos o información genética.. Actualmente, la mayoría de las estrategias para estimar el riesgo de desarrollar cáncer de mama se apoyan en factores como la edad, la historia familiar, determinadas mutaciones genéticas o la densidad mamaria. Sin embargo, estos modelos presentan limitaciones. De hecho, alrededor del 85% de las mujeres diagnosticadas de cáncer de mama no tienen antecedentes familiares relevantes ni mutaciones genéticas conocidas asociadas a la enfermedad.. Los investigadores utilizaron un modelo de aprendizaje profundo capaz de analizar la mamografía completa y extraer patrones que resultan invisibles para el ojo humano. Este tipo de sistemas ya había demostrado una mayor precisión que los modelos tradicionales para predecir el riesgo de cáncer de mama a cinco años, pero hasta ahora apenas se conocía cómo evolucionaban esas puntuaciones a lo largo del tiempo.. Para responder a esta cuestión, el equipo analizó mamografías realizadas entre 2009 y 2019 en seis centros de diagnóstico por imagen de Estados Unidos. Tras aplicar distintos criterios de selección, la cohorte final estuvo compuesta por 54.014 mujeres con una edad media de 61 años. De ellas, 817 desarrollaron cáncer de mama durante el periodo analizado.. En total se estudiaron 158.807 mamografías. Cada participante aportó su mamografía más reciente antes del diagnóstico -o la última disponible en el caso de las mujeres sin cáncer- y hasta seis exploraciones anuales previas. Los resultados mostraron una diferencia clara entre ambos grupos. Mientras que las mujeres que no desarrollaron cáncer mantuvieron puntuaciones de riesgo estables durante todo el seguimiento, aquellas que sí fueron diagnosticadas presentaron un incremento progresivo y sostenido de sus puntuaciones de IA.. Según explica la investigadora principal, Constance D. Lehman, profesora de Radiología de Harvard, este aumento era detectable hasta seis años antes del diagnóstico y se aceleraba especialmente durante los dos años previos a la detección del tumor. Las puntuaciones medias de riesgo en las mujeres que desarrollaron cáncer pasaron de 2,1 en los primeros años del seguimiento a 6,6 en la mamografía realizada durante el año previo al diagnóstico. En contraste, las participantes libres de cáncer mantuvieron valores prácticamente constantes, situados entre 1,8 y 2,2.. Los autores destacan que estas diferencias se observaron de forma consistente independientemente de la edad o de la densidad mamaria, dos factores que suelen influir en la eficacia de los programas de cribado.. El hallazgo resulta especialmente relevante porque el cáncer de mama continúa siendo el tumor más diagnosticado en mujeres en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), cada año se detectan más de 2,3 millones de nuevos casos y provoca alrededor de 670.000 muertes. La detección precoz sigue siendo uno de los factores más determinantes para mejorar la supervivencia.. Los investigadores consideran que este enfoque podría contribuir además a reducir desigualdades en el acceso a la prevención. Al basarse exclusivamente en las imágenes, evita depender de información clínica incompleta o de antecedentes familiares que no siempre están correctamente registrados.. Las conclusiones del trabajo llegan en un momento en que la inteligencia artificial comienza a incorporarse de forma progresiva a la práctica clínica. De hecho, las directrices de 2026 de la National Comprehensive Cancer Network (NCCN), una de las organizaciones de referencia en oncología, ya contemplan el uso de puntuaciones de riesgo basadas en imágenes e IA. Estas recomendaciones sugieren que las mujeres mayores de 35 años con un riesgo elevado a cinco años valoren complementar la mamografía anual con una resonancia magnética mamaria.
