Una inteligencia artificial anticipa el riesgo de cáncer de mama con cuatro años de antelación
SOCIEDAD
El algoritmo incluso identifica a mujeres con posibilidad de recaer de la enfermedad tras recibir un alta médica normal
04 mar 2026 . Actualizado a las 08:51 h.Un ambicioso estudio internacional publicado en la revista The Lancet Digital Health ha demostrado que una nueva herramienta de inteligencia artificial, denominada BRAIx, es capaz de estimar con alta precisión el riesgo de que una mujer desarrolle cáncer de mama con una antelación de cuatro años. La investigación, basada en el análisis de las mamografías de casi 400.000 mujeres y validada posteriormente en cohortes independientes de Australia y Suecia, revela que el algoritmo puede identificar a pacientes con un riesgo inminente incluso cuando han recibido un alta médica tras un cribado normal. Según los resultados, casi una de cada diez mujeres situadas en el 2 % de mayor riesgo, según el algoritmo, terminaron siendo diagnosticadas en el plazo previsto, lo que supone un avance significativo en la detección temprana. El sistema se verificó con datos de casi 96.000 mujeres de Australia y los resultados se confirmaron en una población sueca de más de 4.500. A diferencia de los sistemas de IA convencionales que se limitan a buscar señales de tumores ya existentes, el modelo BRAIx transforma la imagen radiológica en una puntuación de riesgo calibrada poblacionalmente.
«El estudio no usa la IA solo para detectar cáncer, sino que la convierte en una herramienta de estratificación de riesgo poblacional. Esto tiene implicaciones prácticas importantes para la implementación de un cribado personalizado, un uso racional de pruebas de mayor coste como la mamografía con contraste o resonancia magnética y una potencial reducción del sobrediagnóstico», según explica en una reacción recogida por SMC España Ignacio Miranda, responsable de la Unidad de Diagnóstico por Imagen de Mama en el International Breast Cancer Center (IBCC) y en el Centro Médico Teknon de Barcelona.
A las mujeres a las que el sistema otorga una puntuación más baja se le podrían espaciar los controles, con lo que se reduce así el sobrediagnóstico y la ansiedad de las pacientes.
La solidez metodológica del estudio es otro de sus puntos fuertes, ya que el enorme tamaño de la muestra de entrenamiento favorece estimaciones estables y reduce el riesgo de que el modelo simplemente memorice datos en lugar de aprender patrones generales. No obstante, los expertos advierten de ciertas limitaciones, como el seguimiento limitado a cuatro años y la necesidad de estudiar poblaciones más diversas para asegurar que el algoritmo sea igual de eficaz en diferentes etnias y sistemas de salud.
Asimismo, se aclara que la puntuación de riesgo obtenida se refiere exclusivamente a ese periodo de cuatro años y no equivale necesariamente al riesgo vitalicio acumulado que presentan, por ejemplo, las portadoras de mutaciones genéticas BRCA1/2. Antes de su implementación definitiva en la práctica clínica, se requerirán estudios prospectivos que confirmen si el uso de este marcador reduce efectivamente la mortalidad y mejora la toma de decisiones médicas en el día a día.