EN ARGENTINA, EL CÁNCER DE MAMA REPRESENTA EL 19% DE LAS DEFUNCIONES POR TUMORES Y MATA A MÁS DE 5.000 MUJERES POR AÑO[1]. LAS RAZONES VAN DESDE EL ACCESO DESIGUAL A LOS ESTUDIOS Y LA FALTA DE INFORMACIÓN, HASTA 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 Organización Panamericana de la Salud (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 Norte².
En nuestro país, el 35% de los casos se detectan en etapas iniciales, pero aún persiste un 25% de diagnósticos en fases metastásicas[2]. 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.
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.
En ese tiempo ha mejorado mucho lo que se puede obtener y comprender de una imagen del tejido mamario; lo que falta es que esa mejora llegue a más mujeres y que existan sistemas capaces de atenderlas a tiempo.
Por Cecilia Guzzo, directora ejecutiva para Argentina, Chile y mercados indirectos en GE HealthCare.
[1] Información del Ministerio de Salud de la República Argentina. Consulte aquí.
[2] Información de Diagnóstico Rojas. Consulte aquí.
