Rol de la inteligencia artificial en la reducción de biopsias innecesarias en lesiones mamarias BI-RADS 4 en imágenes

Autores/as

  • Magdalena Astudillo Rademacher Estudiante de Medicina, Facultad de Medicina Clínica Alemana de Santiago - Universidad del Desarrollo https://orcid.org/0009-0006-3183-3293 (no autenticado)
  • Florencia Baraqui Abud Estudiante de Medicina, Facultad de Medicina Clínica Alemana de Santiago - Universidad del Desarrollo https://orcid.org/0009-0002-2018-8103 (no autenticado)
  • María Esperanza Saieg Viguera Estudiante de Medicina, Facultad de Medicina Clínica Alemana de Santiago - Universidad del Desarrollo
  • Florencia Bozzo Ahumada Estudiante de Medicina, Facultad de Medicina Clínica Alemana de Santiago - Universidad del Desarrollo
  • Martin Ignacio Román Mostafa Estudiante de Medicina, Facultad de Medicina Clínica Alemana de Santiago - Universidad del Desarrollo

DOI:

https://doi.org/10.52611/confluencia.2026.1749

Palabras clave:

Neoplasias de la mama, Inteligencia artificial, Diagnóstico por imagen, Aprendizaje profundo, Radiología

Resumen

Introducción: El cáncer de mama es la neoplasia más frecuente en mujeres y una de las principales causas de mortalidad femenina. Su diagnóstico se realiza mediante mamografía, ecografía y resonancia magnética, sin embargo, estas técnicas presentan especificidad limitada, conduciendo a procedimientos invasivos innecesarios en una proporción significativa de casos. En este contexto, la inteligencia artificial emerge como herramienta complementaria a la interpretación radiológica. Objetivo: Analizar la evidencia científica actual acerca del rol de la IA en la radiología mamaria y su impacto en la reducción de biopsias innecesarias en lesiones BI-RADS 4. Metodología: Se realizó una búsqueda sistemática en PubMed, Google Scholar, ScienceDirect, RSNA y MDPI, utilizando descriptores MeSH relacionados con cáncer de mama, radiología mamaria, IA y deep learning, con límite de 10 años (2015-2025). De 134 artículos identificados, se seleccionaron 21 para análisis final. Desarrollo: Los estudios revisados demuestran que los modelos de aprendizaje profundo mejoran el rendimiento diagnóstico en las tres modalidades principales. En mamografía, estos algoritmos identifican una proporción significativa de lesiones BI-RADS 4 como potencialmente benignas manteniendo alta sensibilidad, con potencial para reducir biopsias innecesarias. En ecografía y resonancia magnética, la integración de radiómica e inteligencia artificial mejora la especificidad diagnóstica en la diferenciación de lesiones benignas y malignas respecto a la evaluación visual convencional. Conclusión: La IA tiene amplio potencial para optimizar la interpretación de imágenes mamarias, contribuyendo a reducir biopsias innecesarias en lesiones BI-RADS 4 y a un diagnóstico más preciso y eficiente.

Referencias

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2026-07-22

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1.
Astudillo Rademacher M, Baraqui Abud F, Saieg Viguera ME, Bozzo Ahumada F, Román Mostafa MI. Rol de la inteligencia artificial en la reducción de biopsias innecesarias en lesiones mamarias BI-RADS 4 en imágenes. Rev Conflu [Internet]. 22 de julio de 2026 [citado 24 de julio de 2026];9. Disponible en: https://revistas.udd.cl/index.php/confluencia/article/view/1749

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