En un cuarto azul del Hospital Regional “Licenciado Adolfo López Mateos”, especialistas en intervención mamaria utilizan inteligencia artificial para analizar mastografías e identificar lesiones milimétricas, calcificaciones o tejido denso que puedan sugerir la presencia de cáncer de mama en etapas muy tempranas o incluso alertar sobre alteraciones asociadas con un posible desarrollo futuro de la enfermedad.
En ese espacio opera el Centro de Interpretación Nacional de Mastografía, una de las nuevas salas de lectura del ISSSTE, diseñada para revisar estudios con apoyo de inteligencia artificial y localizar señales mínimas de cáncer antes de que la enfermedad avance. La apuesta es intervenir a tiempo, antes de que aparezcan tumores agresivos, se requieran tratamientos más radicales, ocurra una metástasis o la enfermedad cobre la vida de las pacientes.
El desafío no es menor. En México, el cáncer de mama es la principal causa de muerte por tumores malignos en mujeres.
Cada año se registran alrededor de ocho mil fallecimientos, equivalentes a 21 decesos al día, y la tasa de mortalidad alcanza 18.7 muertes por cada 100 mil mujeres de 20 años y más.
La estrategia del ISSSTE, con la puesta en marcha de los Cuartos Azules, es cambiar la historia natural de la enfermedad mediante el diagnóstico oportuno e incluso anticipado. Se trata de identificar alteraciones antes de que aparezcan síntomas, antes de que el tumor sea palpable y antes de que el cáncer se manifieste clínicamente y no haya posibilidad de sobrevivencia.
Frente a esas pantallas trabajan Guinevere Virginia López Tecamachaltzi, especialista en imagen e intervención en mama, y Leticia Peralta Flores. Su labor va más allá de leer mastografías: consiste en rastrear cambios de densidad, grupos de calcificaciones o lesiones milimétricas que no serían perceptibles durante la autoexploración.
Con apoyo de la inteligencia artificial, el sistema destaca mediante códigos de color las áreas que requieren una revisión más detallada y dirige la atención de las especialistas hacia posibles zonas de riesgo. Así, señales que podrían pasar inadvertidas se convierten en alertas tempranas de una enfermedad que aún no se manifiesta y que, detectada a tiempo, puede evitar tratamientos más agresivos y mejorar el pronóstico de las pacientes.
“Una de las principales intenciones es la detección temprana de lesiones menores a 2 centímetros, las cuales van a impactar directamente en la supervivencia del paciente, evitar que al momento del diagnóstico se tenga una enfermedad metastásica y beneficiar a la paciente en un diagnóstico temprano. También es esencial para enfocar el tratamiento”, explicó López Tecamachaltzi en entrevista con Milenio.
“La mayor parte de los diagnósticos hasta las últimas estadísticas se concentraban en la etapa tres A. Son tumores con posibilidad mayor de metástasis. La idea es detectar lesiones pequeñas, incluso milimétricas, para poder intervenir antes, antes de que sean palpables, antes de que sean tumores más grandes y antes de que la paciente llegue en etapas avanzadas”, agregó López Tecamachaltzi.
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La apuesta es detectar antes de que el tumor de la cara
La novedad del centro no está solo en que la lectura sea remota o en que una mastografía tomada en otra ciudad viaje digitalmente hasta la Ciudad de México.
La novedad está en cómo se mira esa imagen. La inteligencia artificial funciona como una segunda capa de lectura: despliega un mapa de colores sobre la mastografía, asigna puntajes a los hallazgos y le señala al radiólogo las áreas que merecen una búsqueda intencionada.
En la práctica, eso significa detenerse en lo que podría parecer mínimo: una zona más blanca en una mama densa, un grupo de microcalcificaciones, una asimetría discreta. Son hallazgos que no necesariamente anuncian un cáncer, pero sí exigen una revisión cuidadosa, una comparación con estudios previos o un complemento con ultrasonido.
“La inteligencia artificial nos indica que existe una zona de mayor densidad que podría corresponder a un nódulo que quizá aún no alcanzamos a distinguir con claridad. También puede identificar calcificaciones, que son otra forma de presentación del cáncer de mama. Muchas veces no se trata de un nódulo palpable, sino de calcificaciones menores a 0.5 milímetros. Una paciente difícilmente podrá detectar una lesión de ese tamaño mediante la autoexploración”, subrayó.
La especialista aclaró que la inteligencia artificial no reemplaza el juicio clínico, pero sí contribuye a mirar con más detalle zonas que podrían pasar inadvertidas en una lectura convencional. El objetivo es reducir el margen de omisión en un terreno donde unos milímetros pueden cambiar la historia clínica de una paciente.
“Lo que nos da es una orientación. Nos señala una zona, nos hace detenernos en una parte específica de la imagen y revisar con mayor cuidado algo que quizá, en una lectura sin apoyo, podría requerir una segunda mirada”, comentó.
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No todo hallazgo es cáncer, pero sí exige una lectura experta
El cáncer de mama no siempre se presenta como un nódulo evidente. Puede comenzar como una alteración mínima, sin síntomas y sin ninguna señal al tacto.
Por eso, la lectura de una mastografía no consiste únicamente en detectar algo 'raro', sino en interpretar cada hallazgo en su contexto: la edad de la paciente, la densidad del tejido mamario, los estudios previos, la forma de las calcificaciones, su ubicación y su posible evolución.
“Recordemos que la glándula mamaria tiene tejido denso que se observa blanco en la mastografía. Entre más denso sea, más difícil puede resultar identificar una lesión. La inteligencia artificial nos orienta mediante un mapa de colores que señala las zonas que requieren una revisión más detallada, nos permite hacer una búsqueda intencional y también nos proporciona un puntaje de riesgo”, precisó la especialista.
Sobre la pantalla, la diferencia entre una lesión sospechosa y un hallazgo benigno puede ser mínima. De ahí una advertencia clave: no todo nódulo es cáncer y no todo cáncer forma un nódulo palpable.
“Palparse un nódulo no significa automáticamente que exista cáncer. Muchos nódulos son benignos, pero es indispensable una valoración adecuada por especialistas en imagen mamaria para establecer un diagnóstico y definir el abordaje correcto”, aclaró.
La precisión no depende únicamente de la tecnología. También requiere experiencia clínica para distinguir una asimetría sospechosa de un cambio benigno y decidir el siguiente paso: vigilancia, ultrasonido, biopsia o seguimiento anual.
“Lo importante es determinar si el hallazgo es benigno, probablemente benigno o sospechoso, y a partir de ello definir la conducta a seguir. La inteligencia artificial es una herramienta de apoyo, pero la decisión diagnóstica sigue siendo médica”, puntualizó.
Ese es precisamente el objetivo del centro: ordenar el seguimiento de cada caso. Si la mastografía muestra una lesión sospechosa, la lectura se clasifica mediante escalas diagnósticas y puede conducir a un ultrasonido, una biopsia o una vigilancia más estrecha.
Cuando el hallazgo no es concluyente, la paciente tampoco sale del radar. La meta es construir un historial de imágenes que permita comparar estudios año con año y detectar cambios que, en un primer momento, pudieron parecer mínimos.
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Una mamografía dura minutos; el tiempo del diagnóstico puede definir años
La escena clínica es menos aparatosa de lo que podría imaginarse. La toma de la mastografía dura apenas minutos; la lectura, algo más.
Pero en esa lectura puede jugarse el tiempo del diagnóstico. Una lesión detectada cuando todavía mide uno o dos centímetros no significa lo mismo que una descubierta cuando ya es palpable, visible o sintomática.
Esa diferencia es la que el ISSSTE busca explotar con su red de interpretación. El centro del López Mateos recibe estudios tomados en otras unidades del país y los integra a una lectura especializada a distancia.
La imagen ya no depende del lugar donde fue capturada, sino del circuito que la lleva a manos de radiólogos entrenados en mama y a herramientas diseñadas para subrayar hallazgos sutiles.
Estos espacios de interpretación, conocidos como “Cuartos Azules”, se encuentran en los hospitales regionales de Alta Especialidad (HRAE) de Torreón, Coahuila, y Tlajomulco de Zúñiga, Jalisco; en el Hospital Regional (HR) 'Lic. Adolfo López Mateos', en Ciudad de México; y en la Clínica Hospital (CH) 'Mérida', en Susulá, Yucatán.
La intención es que una mastografía tomada lejos de la capital pueda ser evaluada por personal especializado sin obligar a la paciente a desplazarse para conseguir esa lectura. La imagen viaja; la paciente no.
“Lo que buscamos es que una mastografía tomada en otra unidad pueda ser interpretada por especialistas en imagen mamaria y que eso ayude a no perder tiempo valioso en el diagnóstico, sobre todo en pacientes que requieren una valoración más precisa”, explicó la especialista.
Una imagen sospechosa puede no traducirse en un diagnóstico definitivo ese mismo día, pero sí activar una ruta clínica: ultrasonido, comparación con estudios previos, biopsia o vigilancia anual.
En eso radica buena parte de la apuesta del ISSSTE: usar la mastografía no solo para confirmar lo evidente, sino para vigilar lo incipiente. Seguir una lesión antes de que crezca, antes de que se vuelva palpable y antes de que se traduzca en un tumor más agresivo.
“Si logramos identificar estas lesiones en etapas tempranas, podemos cambiar el pronóstico de la paciente, enfocar el tratamiento y disminuir la posibilidad de que llegue con una enfermedad avanzada”, reiteró López Tecamachaltzi.
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DG
