Introducción: La Realidad de ChatGPT en la Práctica Radiológica

Como radiólogo que he explorado las capacidades de ChatGPT en mi práctica diaria, puedo afirmar que esta herramienta representa tanto una oportunidad como un desafío significativo. Los estudios sistemáticos recientes muestran que 84.1% de los estudios sobre ChatGPT en radiología demuestran un rendimiento elevado, aunque persisten limitaciones importantes. (privacidad, generativo, etc)

Aplicaciones Prácticas Documentadas

1. Generación de Reportes Radiológicos

La aplicación más prometedora que he encontrado es la generación automatizada de reportes. Estudios utilizando la base de datos MIMIC-CXR con 1000 registros han demostrado que ChatGPT puede generar reportes radiológicos utilizando una plantilla de 3 pasos consistente. En mi experiencia práctica:

Ventajas observadas:

• Reducción del tiempo de dictado inicial
• Estandarización del formato de reportes
• Precisión mediana del 70.5% en estudios que reportan proporción de rendimiento
• Zero addendums!!

Limitaciones reales:

• ChatGPT presentó inexactitudes en datos el 80% del tiempo al generar artículos académicos, lo cual no afecta los reportes.
• Necesidad de supervisión constante para evitar "alucinaciones", siendo mejor integrar n8n y RAG.

2. Simplificación de Reportes para Pacientes

Una aplicación particularmente valiosa ha sido la conversión de reportes técnicos a lenguaje comprensible para pacientes. La investigación indica que solo el 4% de todos los reportes radiológicos tienen un nivel de lectura de octavo grado o menor, muy por debajo de las recomendaciones de la American Medical Association.

Resultados prácticos:

• Para mamografías, la precisión alcanza cerca del 98%, mientras que para CT fue del 81%, casi como un residente III.
• Mejora significativa en la comunicación paciente-médico
• Reducción de consultas de aclaración de dudas o pasos a seguir en BIRADS 4.

3. Análisis de Imágenes Ultrasonográficas

Un desarrollo sorprendente ha sido la capacidad de ChatGPT-4 para analizar imágenes de ultrasonido. En aplicaciones prácticas, ChatGPT-4 ha demostrado capacidad para identificar y marcar lesiones tiroideas, proporcionar diagnósticos diferenciales y realizar segmentación con alta precisión.

Casos de uso documentados:

• Clasificación de imágenes renales normales vs. patológicas
• Identificación de dilatación del tracto urinario
• Análisis de nódulos tiroideos con segmentación precisa a TIRADS.

4. Reportes Estructurados y Extracción de Datos

Algunos estudios han explorado aplicaciones como generar reportes estructurados a partir de reportes no estructurados, extraer datos de texto libre y generar reportes en formato específico. En mi práctica:

• Conversión exitosa de reportes narrativos a formato estructurado
• Extracción automatizada de mediciones clave
• Identificación de hallazgos incidentales
• Conversion retrospectiva de reportes a extracción de datos sin necesidad de usar base de datos relacional. -luego hablare de esto!!-

Rendimiento Comparativo: ChatGPT vs. Radiologistas

Precisión Diagnóstica

Un estudio evaluando ChatGPT 4.0 con casos del American Journal of Neuroradiology encontró una precisión diagnóstica general del 57.86%, variando entre subgrupos: cerebro 54.65%, cabeza y cuello 67.65%, y columna 55.0%.

Mejoras entre Versiones

En 10 de 11 estudios comparativos, ChatGPT v4 superó a v3.5, mostrando mejoras notables en preguntas de pensamiento de orden superior, mejor comprensión de términos radiológicos y mayor precisión en descripción de imágenes. Esperemos los estudios con CHATGPT 5.

Limitaciones Críticas Observadas

1. Información Incorrecta en Procedimientos

Cuando se preguntó a ChatGPT sobre procedimientos comunes de radiología intervencionista, contenía información completamente incorrecta el 45% del tiempo. Esta es una limitación crítica que he observado consistentemente. Intervencionismo será una de las últimas en IA.

2. Alucinaciones y Errores

ChatGPT presenta limitaciones intrínsecas como alucinaciones, estocasticidad, sesgos, deficiencias en escenarios clínicos complejos, y preocupaciones de privacidad de datos y legales. Siempre debe usarse en local con RAG!!

3. Rendimiento Variable por Modalidad

En mi experiencia, el rendimiento varía significativamente según la modalidad:

• Mamografía: Excelente (cerca del 98%)
• Ultrasonido: Bueno para casos simples
• TC abdominal: Variable (81%)
• Resonancia compleja: Limitado

Implementación Práctica: Lecciones Aprendidas

1. Integración Gradual

La implementación práctica de esta tecnología en entornos clínicos reales ha sido relativamente limitada hasta ahora. La integración de ChatGPT en flujos de trabajo de radiología requiere validación extensiva.

Mi enfoque práctico:

• Comenzar con tareas de baja complejidad
• USa modelos open source locales.
• Supervisión del 100% inicialmente
• Validación constante con casos conocidos

2. Casos de Uso Óptimos

Basado en la evidencia y mi experiencia:

Recomendados:

• Simplificación de reportes para pacientes
• Generación de reportes estructurados bajo supervisión
• Análisis preliminar de ultrasonido básico
• Extracción de datos de reportes existentes

No recomendados (actualmente):

• Diagnósticos definitivos sin supervisión
• Casos complejos multisistémicos (ojo con TACAR)
• Procedimientos de radiología intervencionista
• Situaciones de emergencia críticas sin supervisión.

3. Estrategias de Prompting

Desarrollos futuros pueden involucrar la integración de prompting dinámico de pocos ejemplos, ChatGPT y Generación Aumentada por Recuperación (RAG) en flujos de trabajo diagnósticos.

He desarrollado plantillas de prompts específicas:

• Contexto clínico claro desde one short a cadenas de pensamiento.
• Limitaciones explícitas
• Solicitud de múltiples diagnósticos diferenciales
• Indicaciones de confianza

Consideraciones Éticas y Legales

1. Responsabilidad Médica

En Colombia, el uso de ChatGPT en radiología debe cumplir estrictamente con la Ley 1581 de 2012 y el Decreto 1377 de 2013:

Obligaciones específicas para datos de salud:

• Clasificación como datos sensibles: Los reportes radiológicos contienen información de salud, considerada datos sensibles bajo la normativa colombiana
• Consentimiento previo, expreso e informado: Los pacientes deben autorizar específicamente el procesamiento de sus datos mediante IA
• Finalidad específica: El uso de datos debe limitarse exclusivamente al propósito médico declarado
• Transferencia internacional: Restricciones especiales para envío de datos a servidores de OpenAI ubicados fuera de Colombia

2. Transparencia con Pacientes

En mi práctica, no es posible informar si se utilizo asistencia de IA y mantengo la responsabilidad final sobre todos los reportes. ALgunos sitio de teleradiología prohiben expresamente el uso de IA en reportes, pues terminan copiando y pegando en unas descripciones no humanas.

3. Privacidad de Datos

He implementado protocolos estrictos para el manejo de datos de pacientes, evitando cargar información identificable a plataformas externas.

Perspectivas Futuras y Recomendaciones

1. Desarrollo de Modelos Especializados

Un LLM dedicado a radiología inherentemente exhibiría una menor tendencia hacia alucinaciones que una contraparte generalista como ChatGPT debido a su entrenamiento especializado y enfoque específico del dominio.

2. Integración con Sistemas PACS

El futuro está en la integración directa con sistemas PACS, permitiendo análisis automático de imágenes con contexto clínico completo. Esperemos a ver. Aun en el Booth de Chicago no esta Openai.

3. Validación Continua

Es demasiado pronto para confirmar su completa competencia y precisión, y se necesitan estudios multicéntricos más extensos utilizando conjuntos de datos diversos y técnicas de pre-entrenamiento.

Conclusiones Prácticas

Después de un año utilizando ChatGPT en mi práctica radiológica, puedo confirmar que es una herramienta valiosa pero que requiere implementación cuidadosa:

1. Potencial real: La generación de reportes y simplificación para pacientes muestran beneficios tangibles
2. Supervisión crítica: Nunca debe usarse sin revisión médica experta
3. Aplicación selectiva: Funciona mejor en casos rutinarios y bien definidos
4. Evolución constante: Las versiones más nuevas muestran mejoras significativas

La clave está en entender que ChatGPT es un asistente inteligente, no un reemplazo del juicio clínico. Su valor radica en aumentar la eficiencia y mejorar la comunicación, siempre bajo la supervisión y responsabilidad final del radiologista.

Recomendación final: Comience con aplicaciones de bajo riesgo, mantenga supervisión estricta, documente todo uso, y prepárese para un futuro donde estas herramientas serán fundamentales pero nunca autónomas en la práctica radiológica.