Como radiólogo que ha observado de cerca la evolución de la inteligencia artificial en radiología desde hace mas de 20 años cuando la tecnología era ehealth, debo reconocer que estamos viviendo un momento extraordinario. Lo que antes parecía ciencia ficción se ha convertido en una realidad que está redefiniendo nuestra práctica.

La Revolución Silenciosa que Está Ocurriendo

He sido testigo de cómo la IA ha pasado de ser una curiosidad académica a convertirse en una herramienta fundamental en el día a día. En mi experiencia, esto se ve en tres áreas clave que están marcando el presente de nuestra especialidad.

1. Detección Automatizada: Más que un Segundo Par de Ojos

Lo que más me impresiona es la capacidad actual de los sistemas de IA para detectar patologías que incluso a radiólogos experimentados se les pueden pasar. Los algoritmos actuales pueden identificar nódulos pulmonares menores de 3mm, detectar fracturas no obvias en radiografías de la madrugada, y señalar signos tempranos de accidente cerebrovascular en TC.

La diferencia ya no está en si la IA puede detectar estas patologías, sino en qué tan bien se integra en nuestro flujo de trabajo diario.Es el reto ahora!

2. Generación Automática de Informes: El Futuro Está Aquí

Una tendencia que me fascina especialmente es el desarrollo de sistemas que pueden generar informes radiológicos automáticamente. He probado algunos de estos sistemas y, aunque aún requieren supervisión médica, su capacidad para estructurar hallazgos y generar impresiones preliminares es impresionante. (ALgunos sitio expresamente prohiben su uso en reportes!?)

La IA debe facilitar el trabajo de los radiólogos con descripciones automatizadas que debemos verificar y mejorar, lo que puede reducir significativamente nuestra carga.

3. IA Especializada: Cada Patología Tiene su Algoritmo

Lo que encuentro más prometedor son los algoritmos actuales. Las herramientas de IA se enfocan en enfermedades de alta prevalencia como cáncer de pulmón, accidente cerebrovascular y cáncer de mama.

En mi experiencia, los mejores resultados los he obtenido con sistemas diseñados para patologías específicas: algoritmos dedicados exclusivamente a detectar ACV.

El Lado Humano de Esta Transformación

Algo que me tranquiliza es que la IA no está reemplazando a los radiólogos. Los radiólogos siguen siendo los operadores más competentes con estas herramientas. En cambio, estamos evolucionando hacia un modelo colaborativo donde la IA maneja tareas repetitivas mientras nosotros nos enfocamos en casos complejos y toma de decisiones críticas.

Desafíos que No Podemos Ignorar

No todo es perfecto. Los algoritmos basados en IA tienden a tener problemas con la generalización de casos previamente no vistos. También me preocupa la dependencia excesiva de estos sistemas sin entender sus limitaciones con acceso a Intener y como se alojan las imágenes, muy pocos RISPACS tienen certificaciones de seguridad en la nube.

Como profesionales, debemos mantener nuestro criterio clínico agudo y usar la IA como una herramienta de apoyo, no como un reemplazo del pensamiento médico.

Mirando Hacia el Futuro

La tendencia que más me emociona es la democratización de estas tecnologías. A partir de octubre de 2024, hay 222 productos comerciales basados en IA, representando un aumento del 122% comparado con años anteriores. Su uso es el que me preocupa.

Esto significa que herramientas que antes estaban disponibles solo en centros académicos de élite, ahora están llegando a hospitales comunitarios, democratizando el acceso a diagnósticos de alta precisión.

Mi Reflexión Final

Después de años observando esta evolución, mi conclusión es clara: la IA en radiología no es el futuro, es el presente.

Como radiólogos, nuestra responsabilidad es aceptar estas herramientas de manera inteligente y asegurar que siempre tengan como objetivo final mejorar la atención al paciente.

El futuro de nuestra especialidad no está en competir contra las máquinas, sino en colaborar con ellas. La revolución ya comenzó, y quienes nos adaptemos primero seremos quienes mejor podamos aprovechar todo el potencial que esta tecnología tiene para ofrecer. Se han resumido 20años en solo 1 con la IA.