Comunicado. La inteligencia artificial (IA) está revolucionando distintas industrias al mejorar la eficiencia, la innovación y el acceso a soluciones de vanguardia. En la medicina, su impacto es innegable: desde diagnósticos tempranos de enfermedades hasta el desarrollo de terapias personalizadas y nuevos fármacos. Durante octubre, mes de la sensibilización sobre el cáncer de mama, resalta un hecho contundente: la IA se ha convertido en un actor crucial para detectar esta enfermedad en sus fases iniciales, logrando identificar señales que podrían pasar inadvertidas en los estudios convencionales.
Las mamografías siguen siendo el estándar mundial en la detección del cáncer de mama. Sin embargo, su alcance tiene límites. Algunos tumores, especialmente los más pequeños o de crecimiento rápido, pueden escapar al ojo humano, retrasando el tratamiento y reduciendo las probabilidades de éxito. Esta enfermedad sigue siendo una de las principales causas de muerte entre las mujeres del planeta. América Latina tiene alrededor de 462 mil diagnósticos nuevos de cáncer de mama por año y cerca de 100 mil muertes causadas por esta enfermedad, de acuerdo con el Plan Estratégico de la OPS 2026-2030.
En tanto, en México, datos del Inegi y del Instituto de Investigaciones Biomédicas de la UNAM confirman que los tumores malignos fueron la tercera causa de muerte en el país en 2024, con 47,439 defunciones, mientras que la edad promedio de diagnóstico de cáncer de mama es de 52 años —una década antes que en Estados Unidos o Europa—, y entre 60 y 70% de los casos se detectan en etapas avanzadas.
Ante esta realidad, la tecnología ofrece un respiro. Herramientas como Mia, desarrollada por Kheiron Medical en el Reino Unido, han logrado identificar señales de cáncer de mama que incluso radiólogos experimentados pasaron por alto en 11 pacientes. La clave está en sus algoritmos de aprendizaje profundo, que analizan mamografías con precisión milimétrica para detectar anomalías casi invisibles. El resultado: diagnósticos más tempranos, pronósticos más favorables y vidas salvadas. Pero para que la IA alcance todo su potencial en la medicina, se requiere algo más que software.
“La detección temprana no depende solo de algoritmos sofisticados, sino de que los hospitales cuenten con energía confiable, refrigeración eficiente y capacidad de procesamiento cerca del punto de atención,” señala Gustavo Pérez, director de Desarrollo de Mercados de Vertiv Latinoamérica.
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