Inteligencia artificial en radiología: avances prometedores y dudas sobre su impacto en la medicina

La inteligencia artificial comienza a ganar terreno en el ámbito de la salud y particularmente en el área de radiología, donde los hospitales incorporan algoritmos capaces de analizar imágenes médicas, detectar anomalías y acelerar diagnósticos.

Estos sistemas están entrenados con miles de radiografías, tomografías y estudios clínicos, lo que les permite identificar patrones, priorizar casos urgentes y reducir los tiempos de análisis en servicios médicos que muchas veces trabajan con recursos limitados.

Según datos del observatorio OdiseIA, los algoritmos alcanzan aproximadamente un 85 por ciento de precisión en los diagnósticos, mientras que los radiólogos humanos rondan el 80 por ciento. Sin embargo, cuando ambos trabajan de forma conjunta, la precisión puede llegar a cerca del 98%.

Para el radiólogo Julián Mardoyan, jefe del sector de Hemodinamia y Densitometría del Hospital Ramos Mejía y docente de la Universidad de Buenos Aires, la inteligencia artificial debe entenderse como una herramienta complementaria y no como un reemplazo del médico.

“Un algoritmo no puede reemplazar al médico en su totalidad. Puede ayudar en tareas administrativas y optimizar el trabajo profesional, pero no ocupar su rol”, explicó.

Según el especialista, el trabajo del radiólogo no se limita a interpretar imágenes. También implica analizar información clínica, integrar datos del paciente y supervisar el funcionamiento de la tecnología, funciones que requieren criterio humano.

Aunque el desarrollo de la IA médica avanza con rapidez, su implementación en hospitales todavía es limitada. En Estados Unidos, por ejemplo, existen cerca de 700 algoritmos aprobados para uso médico, pero apenas el 2 por ciento de las consultas de radiología los utiliza actualmente.

Otro de los desafíos que plantea la incorporación de estas tecnologías es la brecha entre el sistema de salud público y privado. Mardoyan señala que los hospitales privados suelen contar con mayor presupuesto para incorporar herramientas innovadoras.

Por ese motivo, sugiere comenzar con pruebas piloto en el sector privado y luego extender las experiencias exitosas al sistema público para garantizar un acceso más equitativo.

Mientras tanto, las empresas tecnológicas continúan desarrollando soluciones para el sector. Microsoft Research, por ejemplo, presentó el modelo MAIRA-2, una herramienta capaz de analizar estudios radiológicos y redactar informes médicos automáticamente.

El sistema utiliza los mismos datos que observa el radiólogo y puede generar reportes detallados, explicar el razonamiento detrás de sus conclusiones y reducir la carga de trabajo de los profesionales.

En cualquier caso, los especialistas coinciden en que el futuro de la medicina probablemente combine la capacidad de análisis de las máquinas con el criterio clínico de los médicos.