La inteligencia artificial en radiología vive hoy una transformación profunda con el auge del procesamiento de datos en la nube.
El involucramiento de la inteligencia artificial en los procesos de diagnóstico radiológico son una realidad. Investigaciones presentadas en la RSNA 2025 (Radiological Society of North America) demuestran que los modelos de inteligencia artificial basados únicamente en la imagen pueden predecir con mayor precisión el riesgo de cáncer de mama a cinco años que la evaluación clásica basada en la densidad mamográfica.
¿Qué significa este hallazgo?
Que los modelos de inteligencia artificial en radiología, en este caso “solo-imagen” pueden estratificar el riesgo de cáncer de mama de forma más potente y precisa que la densidad mamográfica reportada por radiólogos.
En términos prácticos: la IA ha logrado identificar grupos con diferencias de incidencia de cáncer mucho más claras que la densidad, lo que permite distinguir con mayor certeza a las mujeres con riesgo elevado. Según la investigación presentada en la RSNA 2025:
“Más de dos millones de mujeres son diagnosticadas con cáncer de mama cada año, y para la mayoría, llega como una completa sorpresa, la densidad mamográfica por sí sola es un predictor muy débil del riesgo.”
Radiological Society of North America. (2025, 26 de noviembre). AI Tops Density in Predicting Breast Cancer Risk
Lo que deja en evidencia un avance estratégico por parte de la inteligencia artificial en radiología con la detección de patrones en las imágenes mamográficas que el ojo humano no puede detectar y así mismo reafirma a la tecnología como un complemento cada vez más importante para los profesionales de la salud.
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Un avance significativo para salvar vidas.
Hasta ahora, la densidad mamográfica ha sido un marcador utilizado para ajustar vigilancia y estrategias preventivas. Si las integraciones de inteligencia artificial en radiología ofrecen una estratificación de riesgo más discriminatoria, se abre la puerta a un seguimiento más personalizado y efectivos. Es decir, es un salto de precisión que puede traducirse en detección temprana y, por tanto, una toma de decisiones a tiempo.
El factor diferencial de Aquila+: un software médico que integra la IA dentro del flujo real de los radiólogos.
En ImexHS entendemos que estas herramientas solo aportan valor cuando se incorporan de forma natural al trabajo cotidiano de los profesionales. Esa es precisamente la ventaja diferencial de Aquila+: sus algoritmos se integran directamente dentro del visor RIS/PACS en la nube, permitiendo que el radiólogo acceda a herramientas avanzadas sin abandonar su entorno de lectura.
Este enfoque evita saltos entre plataformas, reduce la fricción operativa y mantiene la continuidad diagnóstica. Además, impulsa un flujo de lectura más eficiente al priorizar automáticamente estudios que requieren atención rápida con lectura remota entre especialistas y ofrece un análisis asistido sin sustituir el criterio médico. Un software médico que combina precisión tecnológica con responsabilidad clínica.
Una consideración clínica válida.
Los estudios presentados en la RSNA 2025 subrayan el peso de estos modelos, pero también la necesidad de validación multicéntrica y supervisión clínica. En IMEXHS incorporamos algoritmos certificados y promovemos su uso bajo criterios clínicos claros: inteligencia artificial en radiología validada, trazabilidad de resultados y control humano en la decisión final para garantizar seguridad y responsabilidad clínica.
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Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial y cáncer de mama.
¿Qué es el cáncer de mama y por qué es importante evaluar el riesgo con anticipación?
El cáncer de mama es una enfermedad en la que las células del tejido mamario crecen de forma anormal. Evaluar el riesgo permite identificar a las personas con mayor probabilidad de desarrollarlo en el futuro, lo que facilita controles más oportunos, vigilancia personalizada y decisiones preventivas a tiempo.
¿Qué es la densidad mamográfica y por qué no siempre es suficiente?
La densidad mamográfica describe la proporción de tejido fibroglandular visible en una mamografía. Aunque se ha usado tradicionalmente como marcador de riesgo, por sí sola ofrece una capacidad limitada para predecir quién desarrollará cáncer de mama, ya que no captura todos los patrones relevantes presentes en la imagen.
¿Cómo ayuda la inteligencia artificial a predecir el riesgo de cáncer de mama?
La inteligencia artificial analiza directamente las imágenes mamográficas y detecta patrones sutiles que el ojo humano no puede identificar. Gracias a esto, los modelos “solo-imagen” logran diferenciar con mayor precisión a las personas con riesgo elevado, superando la predicción basada únicamente en densidad.
¿Qué significa una mejor estratificación del riesgo para las pacientes?
Una estratificación más precisa permite adaptar el seguimiento clínico a cada paciente. Esto puede traducirse en controles más frecuentes para quienes tienen mayor riesgo y evitar intervenciones innecesarias en quienes presentan un riesgo bajo, mejorando la eficiencia y el cuidado personalizado.
¿Es seguro el uso de inteligencia artificial en la evaluación del cáncer de mama?
Sí, siempre que se utilice bajo supervisión clínica. Los estudios presentados en la RSNA destacan su potencial, pero también la importancia de la validación continua. En ImexHS se integran algoritmos certificados dentro del flujo radiológico, con trazabilidad y control humano en la decisión final, garantizando responsabilidad clínica.