IA en radiodiagnóstico: más radiólogos, mejor radiología
Durante años, la inteligencia artificial (IA) ha sido presentada como una amenaza para la radiología. Se afirmó que los algoritmos sustituirían al radiólogo y lo relegarían a un papel secundario o prescindible. La realidad es más interesante y menos apocalíptica. La IA no reemplaza al profesional, lo ayuda a trabajar mejor.
En el Hospital llevamos tiempo integrando herramientas de IA en la práctica clínica diaria. No como experimentos futuristas, sino como soluciones concretas a problemas reales. La que usamos de continuo es la que nos proporciona mayor calidad de imagen automáticamente desde los equipos de Resonancia Magnética y en TAC. Ya solo estas tecnologías son totalmente disruptivas y ayudan a mejorar el confort y la seguridad del paciente. Hemos pasado de hacer resonancias de 40 minutos hace 10 años a 10 hoy en día, y con mayor calidad de imagen. Un avance que agradecen los pacientes claustrofóbicos y los que están en lista de espera.
En el TAC el cambio también es disruptivo: llega a inclinar la balanza beneficio-riesgo, ya que se puede asumir el mínimo riesgo de la escasa radiación ionizante que se necesita para generar una imagen de calidad diagnóstica.
Programas como QP Prostate (Quibim) permiten optimizar la detección del cáncer de próstata en resonancia; DeepVessel FFRct (Kanbai) aporta información funcional clave en el estudio de la enfermedad coronaria con TAC (ahorra cateterismos innecesarios); Myostrain permite la detección ultraprecoz de la disfunción miocárdica, potencialmente cambiando el pronóstico de los pacientes por instaurar un tratamiento a tiempo.
A esto se suman aplicaciones ya consolidadas en la detección de nódulos pulmonares, el análisis vascular, la cuantificación de enfisema, la planificación de procedimientos estructurales como el TAVI, la detección de lesiones en colonoscopia virtual, el análisis hepático de esteatosis y sobrecarga férrica y el seguimiento objetivo de tumores mediante herramientas de tumor tracking.
¿Qué tienen todas ellas en común? Que automatizan tareas concretas, repetitivas y muy dependientes del tiempo, pero no toman decisiones clínicas por sí solas. La interpretación final, la integración con la historia clínica y la responsabilidad diagnóstica siguen estando en manos del radiólogo.
La IA no elimina profesiones médicas: aumenta la productividad y el valor del especialista porque incrementa su precisión. La paradoja es evidente. Cuanta más IA incorporamos, más necesario es el radiólogo.
Dr. Eliseo Vañó Galván
Resonancia Magnética y TAC
