La evaluación combina información genética, antecedentes familiares, densidad mamográfica e inteligencia artificial para avanzar hacia una prevención más personalizada
La prevención del cáncer de mama avanza hacia un modelo que busca identificar el riesgo de desarrollar la enfermedad incluso antes de que exista un tumor detectable.
Este enfoque incorpora diferentes fuentes de información para realizar una evaluación más individualizada, entre ellas características genéticas y moleculares, antecedentes familiares, densidad mamográfica y sistemas predictivos apoyados en inteligencia artificial.
La doctora Lourdes Marmolejos, radiooncóloga del Centro de Radioterapia Integral Radonic, explica que la enfermedad comienza a entenderse como una trayectoria de riesgo que puede ser modelada, vigilada y, cuando sea posible, intervenida antes de que aparezca una manifestación clínica.
La especialista destaca que esta nueva perspectiva permite poner mayor atención en las características particulares de cada mujer y no únicamente en la detección de un tumor una vez que este ya está presente.
El objetivo es identificar diferentes elementos que puedan estar relacionados con un mayor riesgo y utilizar esa información para orientar un seguimiento más adecuado y oportuno.
Sin embargo, este modelo no sustituye las herramientas tradicionales de detección. La mamografía y el diagnóstico temprano continúan siendo fundamentales dentro de la prevención y el manejo del cáncer de mama.
La incorporación de herramientas predictivas y de información genética busca complementar estos métodos y contribuir a una evaluación más precisa del riesgo individual.
De esta manera, la prevención del cáncer de mama avanza hacia estrategias que buscan actuar de manera cada vez más temprana, combinando los métodos de detección existentes con nuevas tecnologías y conocimientos sobre las características particulares de cada paciente.