Inteligencia artificial independiente en la detección del cáncer de mama mediante mamografía digital: ¿Hacia dónde avanza el futuro de la radiología mamaria?

• Perez Rodriguez, Andres Felipe ^[1] ; Medina Sánchez, Daniel Alejandro ^[5] ; Arias Audor, Giovanni Andres ^[1] ; Castrillon Moscote, Yusneht Grein ^[1] ; Báez Blanco, Laura Estefanía ^[6] ; Díaz Mesa , Ana Milena ^[2] ; Manjarres Guevara , Abel Enrique ^[3] ; Ortega Sierra, Michael Gregorio ^[4]
  1. [1] Universidad De Santander

     Universidad De Santander

     Colombia

     
  2. [2] Universidad Cooperativa de Colombia

     Universidad Cooperativa de Colombia

     Colombia

     
  3. [3] Universidad del Norte

     Universidad del Norte

     Colombia

     
  4. [4] Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado

     Universidad Centroccidental Lisandro Alvarado

     Venezuela

     
  5. [5] Facultad de Medicina, Universidad Libre, Cali, Colombia
  6. [6] Facultad de Medicina, Fundación Universitaria Juan N. Corpas, Bogotá, Colombia

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• Localización: Revista Hispanoamericana de Ciencias de la Salud (RHCS), ISSN-e 2215-4256, Vol. 10, Nº. 3, 2024 (Ejemplar dedicado a: Julio-Setiembre), págs. 160-167
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Independent Artificial Intelligence in Breast Cancer Detection via Digital Mammography: Where is the Future of Breast Radiology Heading?
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• Resumen
  • español

    El cáncer de mama es la neoplasia maligna más prevalente y mortal entre las mujeres a nivel mundial. La mamografía de tamizaje se posiciona como la herramienta más eficaz para la detección temprana de lesiones malignas, debido a su alta sensibilidad, costo-efectividad y relativa accesibilidad. Sin embargo, su desempeño depende en gran medida de la pericia del operador, tanto en la obtención de imágenes como en su interpretación. En entornos con recursos limitados, donde técnicas complementarias como la ultrasonografía o la resonancia magnética no están disponibles, la mamografía puede ser la única modalidad accesible. La inteligencia artificial (IA) emerge como una tecnología disruptiva, capaz de identificar patrones a partir de algoritmos entrenados con grandes bases de datos de imágenes, con un potencial significativo para transformar la radiología mamaria. Estudios recientes destacan que la IA puede optimizar la carga laboral de los radiólogos, aumentar la precisión diagnóstica y reducir falsos negativos en cáncer de mama. Esta revisión analiza la evidencia más actualizada sobre la utilización de inteligencia artificial independiente en la mamografía digital de tamizaje, subrayando sus implicaciones para la práctica clínica y su futuro en la imagenología diagnóstica.

  • English

    Breast cancer is the most prevalent and deadly malignancy among women worldwide. Screening mammography stands out as the most effective tool for early detection of malignant lesions due to its high sensitivity, cost-effectiveness, and relative accessibility. However, its performance heavily relies on the operator’s expertise, both in image acquisition and interpretation. In resource-limited settings where complementary techniques such as ultrasonography or magnetic resonance imaging are unavailable, mammography may be the only accessible modality. Artificial intelligence (AI) emerges as a transformative technology, capable of identifying patterns from algorithms trained on extensive image datasets, with significant potential to revolutionize breast radiology. Recent studies highlight that AI can optimize radiologists' workloads, enhance diagnostic accuracy, and reduce false negatives in breast cancer detection. This review examines the most up-to-date evidence on the use of independent artificial intelligence in digital mammography screening, emphasizing its clinical implications and its future in diagnostic imaging.