La IA detecta enfermedades cardiovasculares en mamografías para combatir el infradiagnóstico en mujeres

Las mujeres llegan tarde al infarto. Llegan tarde a la insuficiencia cardíaca. Se diagnostican tarde y, a veces, incluso mal. Así lo resume Ignacio Fernández Lozano, presidente de la Sociedad Española de Cardiología, al hablar de un problema que los números confirman: en 2025, las enfermedades cardiovasculares fueron la segunda causa de muerte en mujeres españolas, solo por detrás de los tumores. Y sin embargo, existe mucha más conciencia pública sobre la importancia de los chequeos de cáncer que sobre la prevención cardiaca. El infradiagnóstico es real, sistemático, y afecta a decenas de miles de mujeres cada año.

Un estudio presentado esta semana en el Congreso Europeo de Cardiología, que se celebra en Múnich, propone una solución inesperada: entrenar inteligencia artificial para detectar enfermedades del corazón dentro de mamografías. La idea es simple pero potente. Las mamografías ya se realizan de forma masiva a millones de mujeres en edad media de la vida. Si el mismo análisis de imagen pudiera identificar también signos de enfermedad cardiovascular, se tendría un cribado adicional sin necesidad de pruebas nuevas, sin costes adicionales, sin molestias extras para la paciente.

El estudio incluyó a casi 30.000 mujeres con una edad promedio de 54 años, que se sometieron a más de 97.000 exámenes mamográficos. Los investigadores extrajeron información clínica de múltiples fuentes: historiales médicos electrónicos, registros de medicamentos prescritos, resultados de procedimientos e imágenes. La prevalencia de hipertensión en la muestra fue del 16 por ciento; la de cardiopatía isquémica, del 2,5 por ciento; la de accidente cerebrovascular, también del 2,5 por ciento. Luego entrenaron un modelo de aprendizaje profundo para reconocer patrones en las mamografías de mujeres que padecían estas tres condiciones cardiovasculares. Lo que encontraron fue una asociación clara y consistente.

La razón es biológica. Una mamografía explora tejido blando, y los rayos X pueden visualizar microcalcificaciones, pequeños depósitos de calcio en las arterias que están fuertemente asociados con enfermedad cardiovascular. El modelo de inteligencia artificial, entrenado en decenas de miles de imágenes, desarrolló una capacidad predictiva alta para identificar a mujeres que podrían tener una patología cardíaca basándose únicamente en lo que ve en la mamografía. Viana Copeland, del Centro Médico Chaim Sheba en la Universidad de Tel Aviv, quien presentó el estudio en Múnich, subraya que este enfoque es escalable: aprovecha una infraestructura de cribado que ya existe, que ya llega a millones de mujeres en un período crítico de sus vidas para reconocer y abordar el riesgo cardiovascular.

La reacción de los expertos ha sido entusiasta pero cautelosa. Elena Arbelo, miembro del Comité de Comunicación de la Sociedad Europea de Cardiología, lo describe como un concepto fascinante: una mamografía que no solo busque cáncer de mama, sino que también ofrezca una ventana a la salud del corazón. Pero advierte que el desafío real es establecer la precisión y la fiabilidad necesarias para pasar de la experimentación a la implementación clínica real.

En España, Fernández considera que la integración es viable. El país ya cuenta con programas de cribado de cáncer de mama establecidos y funcionando. Aunque no hay actualmente uso de inteligencia artificial en mamografías para este fin, existen varios estudios en marcha que buscan implementar medidas efectivas para prevenir la enfermedad cardiovascular. La ventana de oportunidad es clara: las mujeres desarrollan enfermedades del corazón más tarde que los hombres, protegidas por las hormonas femeninas hasta aproximadamente los 40 años. Pero a partir de ese punto, la incidencia de enfermedad cardíaca crece con más pendiente que en los hombres, igualándose entre los 70 y los 75 años. Cuanto antes se identifique el riesgo, más temprano se puede comenzar el tratamiento, y más efectivo será. Una mamografía que pudiera servir para ambas cosas no sería solo una mejora técnica; sería un cambio en cómo las mujeres reciben atención preventiva.