Conformar el futuro de la radiología con la IA: expertos comparten sus puntos de vista
Por Evis Sala, MD, PhD, FRCR, FRCP | Chiara Bucciarelli Ducci, MD, PhD, FESC | Lisandro Paganini | Barry D. Pressman, MD | Geraldine B. McGinty ∙ 1 de mayo de 2025 ∙ Duración: 4:45
En el campo de la radiología, la próxima década está a punto de experimentar avances transformadores impulsados en gran medida por la integración de la inteligencia artificial (IA). Estas innovaciones, que abarcan desde la mejora de la precisión del diagnóstico hasta la ampliación del acceso mundial a la sanidad, anticipan un futuro en el que los radiólogos desempeñarán un papel más colaborativo y estratégico en la prestación de la asistencia médica. En conversaciones recientes con líderes del sector, se mencionaron varias tendencias emergentes como factores fundamentales a la hora de dar forma a este futuro a través de unos servicios imagen accesibles y eficientes.
Datos clave:
Uno de los retos más apremiantes para la radiología es lograr un flujo de trabajo fluido, que minimice los cuellos de botella, reduzca las tareas laboriosas y, en última instancia, resulte beneficioso para los radiólogos y los pacientes por igual. La IA se sitúa a la vanguardia del futuro de la radiología, no solo en lo que se refiere a la interpretación de imágenes, sino como una potente fuerza destinada a optimizar los flujos de trabajo de diagnóstico al completo.
La IA ya está exhibiendo su potencial en ámbitos como la interpretación de imágenes, en el que puede ayudar a elaborar diagnósticos con rapidez y precisión. No obstante, la verdadera revolución vendrá con la capacidad de la IA de mejorar flujos de trabajo de adquisición de imágenes completos, desde la programación de pacientes y la realización de exploraciones hasta la elaboración de informes y los seguimientos. Mediante la automatización de tareas repetitivas, la IA permitirá a los radiólogos centrarse en aspectos más complejos de la asistencia al paciente, lo que se traducirá en mejores resultados y en un uso más eficiente del tiempo.
"Cuando reflexiono acerca del futuro de la radiología, lo primero que me viene a la mente es, sin duda, la IA".
Geraldine B. McGinty, MD
Radióloga Estados Unidos de América
Unas exploraciones más sencillas y rápidas mejorarán la experiencia del paciente, mientras que los radiólogos se beneficiarán de unas herramientas de ayuda a la toma de decisiones que les permitirán centrarse más en la interpretación compleja y la asistencia colaborativa.
Otra transformación decisiva será la nueva función que desempeñen los propios radiólogos. A medida que se incorporen a esta disciplina nuevas generaciones que se hayan formado con IA desde el principio, la profesión experimentará un salto en capacidades y perspectiva. Esta transición no solo será tecnológica, sino educativa y cultural. Los radiólogos estarán más integrados en equipos multidisciplinares y trabajarán junto con otros especialistas, contribuyendo a crear modelos asistenciales predictivos basados en datos. Su función irá más allá de analizar los detalles de las imágenes, centrándose en la interpretación de alto valor y la colaboración sanitaria en general, y reconfigurando la identidad de esta especialidad en un sistema más interconectado.
"La IA será una ayuda en el ámbito de la radiología al acelerar el procesamiento y la gestión del ingente número de imágenes. Si la IA consigue descartar las imágenes prescindibles, podemos centrarnos en aquellas que sí son importantes. De esta forma, el proceso resulta más eficiente y valioso, al haber menos imágenes que revisar".
Barry D. Pressman, MD
Director y catedrático del departamento de imagen Estados Unidos de América
Por otra parte, los líderes consideran que este tema no es solo una cuestión de tecnología, sino también de accesibilidad y de ampliar el ámbito de aplicación de las imágenes de diagnóstico. Una de las principales tendencias identificadas por los expertos es el potencial que posee la IA para democratizar el acceso a la radiología, especialmente en lugares desatendidos o con recursos limitados. Muchas regiones siguen careciendo de una infraestructura de imagen suficiente o de profesionales cualificados, lo que genera desigualdades en la asistencia. La IA ayudará a cerrar esta brecha en regiones que no dispongan de la infraestructura suficiente o de profesionales en radiología automatizando la clasificación de imágenes y mejorando la velocidad y la precisión de los diagnósticos.
A medida que se sucedan estos avances tecnológicos, la radiología se irá haciendo más eficiente y accesible, y formará parte de una asistencia colaborativa y centrada en el paciente.
"Con un solo clic, podemos acceder a todas las herramientas de IA que utilizamos a diario. La integración de estas herramientas puede ayudar a reducir errores y a optimizar nuestro proceso".
Evis Sala MD, PhD, FRCR, FRCP
Directora y catedrática del departamento de radiología Italia
A pesar del potencial tan prometedor de la IA, siguen existiendo importantes barreras para su implementación. Las cuestiones normativas, los elevados costes de desarrollo y la necesidad de validar los algoritmos son algunos de los principales obstáculos que frenan su adopción generalizada. Algunos algoritmos de IA ofrecen buenos resultados en contextos específicos, pero tienen dificultades para ser igual de eficaces cuando se aplican a grupos de pacientes diferentes. Es necesario abordar estos retos para que la IA alcance su máximo potencial de mejora de la sanidad. La capacidad de la IA de avanzar en el diagnóstico, reducir los costes sanitarios y ampliar el acceso a los servicios de salud se irá perfeccionando cada vez más hasta convertirse en una parte esencial de la sanidad del futuro.
