Comunicado. Marina Santillo, directora Comercial de Servicios para GE HealthCare México, informó que, en México, más del 60% de los casos de cáncer de mama se diagnostica cuando la enfermedad ya está avanzada, según el Instituto Nacional de Cancerología (INCan), y las razones van desde el acceso desigual a los estudios y la falta de información hasta las pacientes que inician la atención y no la continúan.
A nivel regional existe una preocupación importante por el impacto de la enfermedad en mujeres jóvenes. De acuerdo con la OPS, en 2022 las Américas concentraron casi una cuarta parte de los casos nuevos del mundo, con más de 525 mil diagnósticos, mientras que en América Latina y el Caribe 31% de las mujeres afectadas tenía menos de 50 años, un grupo que reunió 21% de las muertes por la enfermedad, frente a 10% en América del Norte.
En México, el INEGI registró en 2024 un total de 94,096 defunciones por tumores malignos, 11.5% de todas las del país y 8,451 de ellas se debieron al cáncer de mama; 99.2% de esos fallecimientos correspondieron a mujeres. Para reducir esa cifra hace falta ampliar el acceso a los estudios, capacitar a más profesionales y acortar el tiempo entre el hallazgo, su confirmación y el siguiente paso de la atención.
En todo eso interviene la tecnología médica, porque cada imagen contiene información con la que el profesional puede identificar un hallazgo, caracterizarlo y decidir con mayor confianza, y de ahí que lo que se logre extraer de ella tenga tanto peso en el diagnóstico.
“En GE HealthCare, este año cumplimos 60 años de innovación en mamografía, y en ese tiempo se pasó de los primeros sistemas a los equipos digitales y tridimensionales de hoy, que cambiaron la forma de adquirir, reconstruir, visualizar y analizar las imágenes y que además prestan más atención a la experiencia de la mujer durante el estudio”, indicó la directiva.
A esa evolución se suma ahora la Inteligencia Artificial (IA), con algoritmos de aprendizaje profundo (deep learning) que participan desde la reconstrucción de la imagen, donde ayudan a reducir ruido y artefactos y a ver con más claridad lo clínicamente relevante, hasta aplicaciones que apoyan el análisis de los estudios. Estas capacidades permiten aprovechar mejor la información contenida en cada imagen.
En imagen mamaria, la IA se está incorporando además a herramientas para detectar hallazgos, evaluar la densidad mamaria y priorizar los estudios que requieren atención, con lo que el especialista cuenta con más apoyo para interpretar un volumen de información cada vez mayor y tomar decisiones clínicas mejor informadas. Esa relación entre tecnología y conocimiento médico es, quizá, uno de los cambios más importantes del momento.
La tecnología puede reducir el tiempo que pasa entre el hallazgo de una anomalía y la primera acción frente a ella, siempre que la paciente haya podido acceder al estudio, que alguien lo interprete con oportunidad y que la atención continúe después del resultado; sin esas condiciones, una imagen de mayor calidad no modifica el momento en que la paciente empieza su tratamiento.
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