A propósito de un artículo reciente publicado en el Journal of the American Medical Association sobre el impacto de la densidad mamaria en el cribado del cáncer de mama, emerge una paradoja crítica: identificamos el riesgo, pero no siempre actuamos en consecuencia.

Casi la mitad de las mujeres presentan tejido mamario denso, una condición que no solo incrementa el riesgo de cáncer, sino que limita la sensibilidad de la mamografía, nuestra principal herramienta de detección precoz.

Desde la oncología clínica, esto trasciende una limitación técnica: es un desafío sistémico que contribuye a diagnósticos tardíos y a una mayor proporción de cánceres intervalados.

El cambio necesario es hacia un modelo de cribado de precisión. La estratificación de riesgo, apoyada en algoritmos, permite identificar tanto quién puede desarrollar la enfermedad como quién podría quedar subdiagnosticado.

La integración de imagen, genómica e IA abre la puerta a estrategias más personalizadas, capaces de priorizar a pacientes de mayor riesgo y mejorar la detección sin perder sostenibilidad.

Este avance también implica una responsabilidad ética: informar sobre este hallazgo sin garantizar acceso a métodos diagnósticos adecuados profundiza inequidades y debilita la confianza.

El futuro del cribado exige precisión, personalización y equidad. Detectar a tiempo no es solo un objetivo clínico, es una responsabilidad con los pacientes.

Disponible en: https://jamanetwork.com/journals/jama/article-abstract/2846861