En un consultorio conectado con hospitales de distintas regiones del país, un equipo de especialistas en imagen mamaria revisa mastografías con el apoyo de un sistema de inteligencia artificial capaz de señalar lesiones de apenas unos milímetros.

Este espacio, conocido dentro del ISSSTE como “Cuarto Azul”, forma parte de una nueva estrategia del instituto para detectar el cáncer de mama antes de que se vuelva palpable, en un país donde esta enfermedad se cobra alrededor de 21 vidas cada día.

El cáncer de mama es, en México, la principal causa de muerte por tumores malignos entre las mujeres. Cada año se registran alrededor de ocho mil fallecimientos por esta enfermedad, lo que equivale a una tasa de mortalidad cercana a 18.7 muertes por cada 100 mil mujeres mayores de 20 años, de acuerdo con cifras del propio instituto retomadas por medios especializados.

Para revertir esa tendencia, el ISSSTE puso en marcha una red de salas de lectura especializada que ya opera en los hospitales regionales de alta especialidad de Torreón, Coahuila, y Tlajomulco de Zúñiga, Jalisco; en el Hospital Regional “Lic. Adolfo López Mateos”, en la Ciudad de México, y en la Clínica Hospital de Mérida, Yucatán. Desde estos centros, personal capacitado interpreta mastografías tomadas en otras unidades médicas del país, sin que las pacientes tengan que trasladarse para conseguir una lectura especializada.

Una segunda mirada asistida por algoritmos

El sistema funciona como una capa adicional de revisión: superpone un mapa de colores sobre la mastografía, asigna una puntuación de riesgo a cada hallazgo y dirige la atención del especialista hacia las zonas que merecen un análisis más detallado, como agrupaciones de microcalcificaciones, asimetrías discretas o cambios de densidad en el tejido mamario.

Los propios especialistas del instituto han señalado que la herramienta no sustituye el criterio médico, sino que funciona como una guía adicional para reducir el margen de omisión en tejidos densos, donde una lesión pequeña puede confundirse con facilidad con tejido sano.

El objetivo: lesiones que todavía no se sienten

La prioridad del programa es identificar lesiones menores a dos centímetros, un tamaño que difícilmente podría detectarse mediante la autoexploración, pero que puede ser determinante para el pronóstico de la paciente. Encontrar el tumor en esta fase reduce el riesgo de que la enfermedad avance hacia una etapa metastásica y permite optar por tratamientos menos agresivos.

De acuerdo con reportes del instituto, buena parte de los diagnósticos en el sistema de salud mexicano se concentraban hasta ahora en etapas avanzadas, cuando la probabilidad de metástasis ya es considerable. Con este modelo de lectura reforzada, el ISSSTE busca desplazar esa tendencia hacia diagnósticos más tempranos.

No todo hallazgo marcado por el algoritmo corresponde a un tumor maligno. Muchas de las alertas solo requieren un seguimiento con ultrasonido o una comparación con estudios previos, mientras que otras sí derivan en una biopsia. La decisión final, subrayan los especialistas, sigue siendo siempre de carácter médico.

La imagen viaja, la paciente no

Uno de los principales beneficios de este modelo, según el ISSSTE, es que evita que las pacientes de otras regiones del país tengan que desplazarse hasta la capital para obtener una lectura especializada. Las mastografías tomadas en hospitales foráneos se envían de forma digital a los Cuartos Azules, donde son evaluadas por radiólogos con formación específica en imagen mamaria.

Cuando un estudio muestra un hallazgo sospechoso, la lectura se clasifica mediante escalas diagnósticas que pueden derivar en un ultrasonido, una biopsia o una vigilancia más estrecha. Incluso cuando el resultado no es concluyente, la paciente no queda fuera de seguimiento: el objetivo es construir un historial de imágenes que permita comparar estudios de un año a otro.

Qué representa este avance para las pacientes

Para las pacientes, acortar el tiempo entre la toma del estudio y su interpretación especializada puede traducirse en diagnósticos más rápidos, tratamientos menos invasivos y una mejor planificación del seguimiento clínico. En un sistema de salud donde muchas mujeres deben esperar semanas para acceder a una valoración especializada, este tipo de redes de lectura remota busca acortar esos tiempos de espera.

El instituto ha insistido en que la incorporación de inteligencia artificial a la lectura de mastografías no busca reemplazar a los especialistas en imagen mamaria, sino ampliar su capacidad de detectar señales mínimas de una enfermedad que, identificada a tiempo, tiene mucho mejor pronóstico. La expansión de este modelo a más unidades del país figura entre los siguientes pasos del programa.