En un avance significativo para la medicina en Navarra, el Cancer Center de la Clínica Universidad de Navarra (CCUN) ha incorporado una tecnología basada en inteligencia artificial para reforzar la detección del cáncer de mama. Desde hace algo más de seis meses, esta herramienta ha analizado miles de mamografías, asistiendo a los radiólogos sin sustituirlos, y aportando mayor precisión y eficiencia al proceso diagnóstico.
La inteligencia artificial actúa como un auxiliar visual que descompone cada imagen en píxeles y la compara con una amplia base de datos de casos previos de cáncer de mama. Si detecta patrones sospechosos, genera alertas que indican a los especialistas dónde centrar su atención. Gracias a esta clasificación en tres niveles de sospecha, los radiólogos pueden confirmar o descartar la presencia de células malignas con mayor rapidez y objetividad.
Según el Dr. Luis Pina, radiólogo del Área de Cáncer de Mama del CCUN, “contar con unos ojos electrónicos e informáticos permite ahorrar tiempo y esfuerzo” y, aunque no reemplaza al profesional, la tecnología “ayuda a realizar mejor su trabajo”. Desde su activación hace un poco más de medio año, los resultados han sido muy alentadores.
Este avance llega en un contexto donde el cribado del cáncer de mama es una prioridad sanitaria: en España se realiza habitualmente cada dos años a mujeres de entre 50 y 69 años (algunas guías europeas recomiendan empezar a los 45), lo que implica cientos de miles de pruebas al año. Esta tecnología representa un “valor añadido” y un recurso que ha venido para quedarse, según el Dr. Pina.
La incidencia del cáncer de mama es alta: representa cerca del 30 % de los diagnósticos oncológicos en España. Este contexto subraya la relevancia de contar con herramientas diagnósticas más precisas y eficientes, como las que ofrece la IA.
En paralelo a este desarrollo navarro, otras comunidades como la Valenciana han comenzado a aplicar sistemas de IA similares para mejorar la interpretación de mamografías. Por ejemplo, desde septiembre del año pasado, la Comunidad Valenciana ha implantado un sistema capaz de ofrecer clasificaciones rápidas en cuatro unidades regionales, con mejoras en precisión diagnóstica y reducción del 40 % en la carga de trabajo.
Asimismo, estudios recientes destacan la exploración de técnicas complementarias como la resonancia magnética abreviada o la mamografía con contraste, que muestran mayor eficacia en tejidos mamarios densos, aunque todavía sin evaluar su impacto en mortalidad o riesgo de sobrediagnóstico. Se espera que futuras aplicaciones de IA puedan combinar datos de estructura mamaria y riesgo individualizado para perfeccionar los cribados.
En definitiva, Navarra se posiciona a la vanguardia en la integración de tecnologías de inteligencia artificial aplicadas a la salud, marcando el camino para una medicina más eficiente, precisa y personalizada en la detección del cáncer de mama.
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