Algoritmos de Inteligencia Artificial para mamografía en Unidades de Patología Mamaria

Artificial intelligence algorithms for mammography in Breast Cancer Centers

Authors

  • Víctor Acosta Marín Servicio Cirugía de Mama, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela https://orcid.org/0000-0002-3614-7595
  • Víctor Acosta Freites Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela https://orcid.org/0009-0005-4404-4755
  • Orlando Aponte Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Natalie Korsun Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Fátima Gutierrez Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Ana María Santiago Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Ana Karina Ramírez Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela https://orcid.org/0009-0002-5520-9074
  • Carmen Elena Marin Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Jessenia Kais Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela
  • Roberto Prado Servicio Imagenología, Centro Clínico de la Mama - CECLIM. Caracas, Venezuela

Keywords:

Inteligencia artificial, mamografía, radiólogo, cáncer de mama, Venezuela

Abstract

Los algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para mamografía mejoran la detección y el diagnóstico del cáncer de mama. En esta revisión, evaluamos los estudios que demuestran la capacidad de la IA para optimizar la interpretación de imágenes, reducir los falsos positivos y disminuir la carga de trabajo de los radiólogos. Se destacan hallazgos de estudios prospectivos como el DENSE y MASAI, que evalúan la eficacia de la IA en la detección del cáncer y la evaluación de la densidad mamaria. Se discute la implementación de un algoritmo de IA en una Unidad de Mastología en Caracas, Venezuela; se comparte el abordaje multidisciplinario y multimodal de la evaluación mamaria, tanto en pesquisa oportunista como en diagnóstico. El artículo concluye abordando desafíos relacionados con la calidad de los datos, la ética y los sesgos, enfatizando la necesidad de una adopción segura y eficaz de la IA en la práctica clínica para complementar el abordaje multidisciplinario en mastología.

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Published

2025-12-01

How to Cite

Acosta Marín, V., Acosta Freites, V., Aponte, O., Korsun, N., Gutierrez, F., Santiago, A. M., … Prado, R. (2025). Algoritmos de Inteligencia Artificial para mamografía en Unidades de Patología Mamaria: Artificial intelligence algorithms for mammography in Breast Cancer Centers. Gaceta Médica De Caracas, 133(4), 1198–1203. Retrieved from https://saber.ucv.ve/ojs/index.php/rev_gmc/article/view/31710

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ARTÍCULOS DE REVISIÓN

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  • Ana Karina Ramírez, César Pacheco Porras, Felipe Saldivia, Analisa Careddu, Itza Contreras, Víctor Acosta Freites, Sara Altuna, Juan Becker, Eduardo Benavides, Gino Bianchi, Alberto Cabello, Alcira Capecci, Liliana Castillo, Anderson Cepeda, Marjorie Chaparro, Alberto Contreras, María Teresa Coutinho, Elsa Di Leone, Massiel Fernández, Eliana Flores, Carlos Gadea, Elizabeth González, Ana Karina Gordillo, Álvaro Gómez, Carlos Hernández, Jemcy Jahon, Humberto López Fernández, Enrique López-Loyo, Aisa Manzo, Carmen E. Marin, Francisco Menolascino, Yamila Padrón Rincón, Ricardo Paredes, Josepmilly Peña, Jorge Pérez Fuentes, Antonio Petrilli, Adriana Pesci Feltri, Oswaldo Ramos, Ricardo Ravelo, Aldo Reigosa, Juan Carlos Rodríguez Agostini, Grace Socorro, Jorge Uribe, Víctor Acosta Marín, Guía y recomendaciones de la Sociedad Venezolana de Mastología para la evaluación diagnóstica de la axila en pacientes con cáncer de mama , Gaceta Médica de Caracas: Vol. 134 No. 1 (2026)
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