Tememos a la muerte y a sus emisarios, y posiblemente, el cáncer sea el más intimidante de ellos. Porque, si el diablo existe, lo hace en la forma de un conjunto de células que, como ángeles caídos, abandonan su propósito original para sembrar el caos y oponerse al correcto funcionamiento de nuestro cuerpo. Curiosamente, la propia etimología de “satán” viene de una palabra hebrea que significa “adversario”, “opositor”. Siddhartha Mukherjee ha rebautizado al cáncer como “el emperador de todos los males” y, sin duda, su nombre parece ejercer un poder arcano sobre nosotros que. Su sonoridad infunde un miedo incondicional, sin importar el apellido que lo acompañe o el pronóstico que la medicina nos ofrezca.

Sin embargo, la luz lleva tiempo plantando cara a las tinieblas y la medicina moderna ha resignificado algunos cánceres, convirtiéndolos en, apenas, diablillos menores que podemos exorcizar sin demasiados aspavientos. Poco a poco, la cirugía, la radioterapia, la quimioterapia e incluso los tratamientos hormonales e inmunitarios avanzan, mejorando sus resultados terapéuticos y, con ellos, las expectativas de los pacientes. Y, junto con ellos, las técnicas de diagnóstico y las campañas de prevención ayudan a identificarlos antes, cuando todavía no se han extendido y sus zarcillos apenas han infiltrado nuestra carne. Dos estrategias en las que la IA jugará un papel clave en un futuro reciente, pero es en esta última donde acaba de darnos una alegría.

Margen para mejorar

Las mamografías (bien indicadas) permiten detectar cánceres de mama antes de que sea demasiado tarde. Suponen el 30% de todos los cánceres presentados por mujeres y, aunque es raro en hombres, un 1,5% de los casos de cáncer de mama se presentan en ellos. Y, gracias a los avances en diagnóstico y tratamiento, la mortalidad por cáncer de mama ha descendido notablemente desde 1989, con una disminución general del 44% hasta 2022. Sin embargo, mientras la mortalidad siga siendo mayor que cero, la ciencia tendrá una tarea pendiente.

Como decíamos, por un lado, la IA permite diseñar nuevos fármacos a la carta para interferir con los procesos que mantienen con vida a las células tumorales. Podríamos compararlo con el sitio de una ciudad durante el cual, cortamos el suministro de algunos de los recursos indispensables. Y, por otro lado, la IA ha mostrado resultados muy prometedores analizando imágenes de potenciales tumores, clasificándolas en función de su posible malignidad. Porque el ojo humano es agudo y a nuestro cerebro se le da bien reconocer patrones, pero no somos perfectos y hay margen de mejora. A veces las cosas no están del todo claras, de hecho, los pacientes que más se beneficiarían del tratamiento son aquellos con tumores más ambiguos, aquellos que todavía no exhiben en todo su esplendor las características de malignidad. Y, ahí, es donde la visión por ordenador puede marcar la diferencia.

El estudio

El estudio se centra, en concreto, en aquellos casos de personas con mamas especialmente densas, donde la mamografía no es la mejor opción y, para ver a través de ese tejido “espeso”, hemos de recurrir a resonancias magnéticas, esos túneles que parecen estar practicando un solo de percusión con poderosísimos imanes. En estas resonancias, el ojo experto buscará masas más densas que el tejido circundante, lesiones en más lugares y, en especial, en la otra mama y, finalmente contornos irregulares, más parecidos a un erizo que a una pelota.

Este último criterio es especialmente subjetivo cuando nos encontramos en los primeros estadios del tumor y nuestro ojo, humano, es bueno intuyendo, pero no la IA puede cuantificar esa irregularidad y, como si fuera un jugador profesional de Black Jack, contar las cartas para reducir la incertidumbre tanto como sea posible. En este estudio, los investigadores del Departamento de Radiología de la Universidad de Washington entrenaron a una IA con 10.000 resonancias magnéticas de los pacientes analizados entre 2005 y 2022. Y, a diferencia de otros estudios, la cantidad de cánceres de mama que había entre esos pacientes sí representaba el porcentaje que suelen encontrar los radiólogos (menos de 2 de cada 100), a diferencia de otros estudios que toman muestras artificiales donde la mitad de los sujetos tienen cáncer.

Y, como esperaban los investigadores, este entrenamiento ha convertido a su IA en la más precisa diagnosticando cánceres de mama hasta la fecha (en condiciones de laboratorio, por supuesto). Además, este nuevo modelo no se limita a ofrecer un diagnóstico binario (sí o no, benigno o maligno), sino que genera un mapa de calor que señala las áreas sospechosas en cada imagen con una precisión casi quirúrgica. Un paso firme en nuestra cruzada contra el emperador de todos los males.

QUE NO TE LA CUELEN:

• Es pronto para ver esta IA en nuestros hospitales, pero hace tiempo que los programas informáticos apoyan a los radiólogos en sus informes. De hecho, esto supondrá una mejora de la forma en que trabajan los profesionales sanitarios, pero no una sustitución.

REFERENCIAS (MLA):

• Oviedo, Felipe, et al. “Cancer Detection in Breast MRI Screening via Explainable AI Anomaly Detection.” Radiology, 15 July 2025. Radiological Society of North America. https://pubs.rsna.org/journal/radiology.