Los reportes de mamografía contienen información clave para la detección y seguimiento del cáncer de mama, pero su análisis automático sigue siendo un reto, especialmente en español. En este seminario se presentará un estudio sobre la clasificación automática de categorías BI-RADS a partir de 4,357 reportes clínicos reales, comparando modelos tradicionales de aprendizaje automático con arquitecturas Transformer especializadas en lenguaje biomédico. Los resultados muestran que, con una adecuada representación del texto y optimización, modelos clásicos pueden competir con enfoques más complejos, mientras que el desbalance de clases sigue siendo uno de los principales desafíos.