La tasa de mortalidad por cáncer en Estados Unidos cayó un 35% entre 1991 y 2024, el equivalente a más de 4,8 millones de muertes evitadas, y en la enfermedad metastásica la supervivencia a cinco años más que se duplicó: del 17% a mediados de los años noventa al 36% en 2016-2022. Las cifras provienen del Cancer Progress Report 2026 de la Asociación Americana para la Investigación del Cáncer (AACR), publicado el 16 de septiembre. En el mismo documento está la proyección que impide cualquier celebración fácil: los casos nuevos anuales llegarían a 2,5 millones en 2050, un 19% por encima de los cerca de 2,1 millones estimados para 2026.
El progreso no se reparte por igual
La supervivencia relativa a cinco años, sumando todos los estadios, llega al 98,2% en próstata y al 91,9% en mama. En páncreas se queda en 13,7%. La misma categoría de enfermedad, el mismo sistema sanitario y casi 85 puntos porcentuales de diferencia; la explicación no está en el tratamiento, sino en cuándo ocurre el diagnóstico. Próstata y mama tienen programas de cribado poblacional consolidados; el páncreas no tiene ninguno, y el tumor suele manifestarse clínicamente cuando ya es irresecable.
Entre julio de 2025 y la publicación del informe, la FDA aprobó 11 nuevas terapias antineoplásicas y amplió la indicación de otras cinco. Aun así, las disparidades siguen firmes: los hombres negros y las mujeres indígenas americanas y nativas de Alaska registraron las mayores tasas de incidencia entre 2019 y 2023, y la población rural mostró una incidencia un 6% mayor y una mortalidad un 18% mayor que la metropolitana. La diferencia de acceso al diagnóstico por imagen es una parte relevante de esa cuenta.
Por qué la mama entra en la columna del crédito
La mortalidad por cáncer de mama femenino cayó un 44% entre 1989 y 2024, unas 546.000 muertes evitadas, a un ritmo reciente de alrededor del 1,2% anual. El informe atribuye el resultado a la combinación de detección precoz y tratamiento personalizado, y registra que la USPSTF volvió a recomendar el inicio de la mamografía a los 40 años, revirtiendo su cambio de 2009.
En pulmón, el descenso de la mortalidad fue el que más contribuyó al total de muertes evitadas entre 1975 y 2020, sobre todo por el control del tabaquismo. Pero el techo de lo que la política antitabaco puede entregar por sí sola está cerca, y ahí el cribado con TC de baja dosis asume el papel protagonista, tema que dominó las sesiones del WCLC 2026 sobre cómo ampliar el cribado pulmonar.
MASAI: el ensayo que la radiología citará durante una década
El informe cita el ensayo sueco MASAI al afirmar que el cribado asistido por IA se asoció a una tasa 12% menor de cánceres de intervalo. Conviene abrir el número, porque es más interesante que el titular.
El cáncer de intervalo es el que se diagnostica entre dos rondas de cribado, después de una mamografía informada como negativa. Es la métrica más honesta de un programa: mide lo que se escapó, no lo que se encontró. MASAI aleatorizó a más de 105.000 mujeres del suroeste de Suecia en proporción 1:1, un brazo con lectura asistida por IA (que triaba los estudios hacia lectura simple o doble) y otro con doble lectura estándar sin IA. El brazo con IA detectó un 29% más de cánceres en la pantalla, con mayor sensibilidad, especificidad idéntica y menor carga de lectura.
Y aquí está la reserva que el editorial de The Lancet quiso dejar por escrito: un 29% más de cánceres detectados produjo apenas un 12% menos de cánceres de intervalo. Si cada detección extra correspondiera a un tumor destinado a convertirse en enfermedad clínica, ambos números se moverían juntos. La distancia entre ellos sugiere que parte de la ganancia es sobrediagnóstico: lesiones que nunca habrían dado síntomas. No invalida un resultado sólido y favorable, pero cambia la conversación: el beneficio real es tener menos cánceres de intervalo con características desfavorables, no simplemente «encontrar más».
Pulmón: dos productos citados y un cuello de botella intacto
El documento de la AACR menciona dos herramientas recién autorizadas para la detección precoz en pulmón: RevealAI-Lung, de RevealDx, con una reducción declarada del 18% en falsos positivos, y eyonis LCS, de Median Technologies, con un 93% de sensibilidad en pruebas. Son cifras de fabricante obtenidas en conjuntos de validación, una categoría distinta de un desenlace de ensayo aleatorizado como el de MASAI, y así deben leerse.
El cuello de botella del cribado pulmonar rara vez es el algoritmo. Es la adherencia, es la cola de seguimiento del nódulo indeterminado, es quién comunica al paciente. Nada de eso mejora porque la sensibilidad suba dos puntos. Ya tratamos el desfase entre promesa y entrega cuando la IA en mamografía rindió menos de lo prometido; el patrón se repite.
Carga de trabajo: el efecto más concreto a corto plazo
Según la AACR, la asistencia por IA puede reducir hasta un 44% la carga de lectura. Es probablemente el impacto más inmediato y menos glamoroso de la tecnología en radiología, y proviene del mismo diseño de MASAI: la IA no sustituye al lector, lo tría. Los estudios de probabilidad muy baja van a lectura simple; el resto mantiene doble lectura. El radiólogo sigue en el circuito, pero deja de gastar tiempo donde el rendimiento diagnóstico es casi nulo.
En servicios con lista de espera crónica, eso vale más que cualquier ganancia marginal de sensibilidad. Es el mismo mecanismo descrito en el estudio donde la IA recortó un 64% la carga de trabajo en mamografía. La pregunta que sigue abierta, y que ningún informe responde, es qué le pasa a la precisión del lector humano cuando solo le llegan los casos difíciles, turno tras turno.
Cómo leer esto desde América Latina
Los datos son estadounidenses y no se trasladan de forma directa. En Brasil, el INCA estima unos 704.000 casos nuevos de cáncer al año para el trienio 2023-2025, con una distribución de estadios al diagnóstico sistemáticamente peor que la estadounidense, lo que significa que buena parte de la ganancia de supervivencia observada en EE. UU. está disponible por una vía más barata que una terapia nueva: diagnosticar antes.
En la práctica, tres cosas pesan más que comprar un algoritmo: capacidad instalada de mamografía y TC fuera de las grandes ciudades, tiempo entre el examen alterado y la biopsia, y un circuito auditable de seguimiento del hallazgo sospechoso. La herramienta de IA entra después, como multiplicador. Si entra antes, es solo costo.
Fuente: The Imaging Wire — datos del AACR Cancer Progress Report 2026
