Explotar el potencial de la IA en radiología: 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: 3:33
La inteligencia artificial (IA) está transformando la atención sanitaria con rapidez, y ofrece interesantes oportunidades para mejorar la precisión del diagnóstico, reducir la carga de trabajo y ampliar los servicios asistenciales hacia regiones desatendidas. En una reciente conversación con algunos de los principales líderes en el ámbito sanitario, dirigimos el debate hacia el modo en que la IA puede mejorar los procesos de diagnóstico para superar los obstáculos que impiden una adopción más generalizada de la IA.
Datos clave:
La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser una promesa lejana: está transformando el mundo de la radiología y su repercusión es innegable. Pero, ¿qué cambios exactamente traerá consigo la IA en el futuro? En una entrevista con algunos de los principales expertos en este ámbito, analizamos el potencial de la IA, los retos reales y las inmensas oportunidades que abre para el futuro de la sanidad.
"En mi opinión, la tendencia que tendrá un mayor impacto será la adopción de la IA a un nivel aún mayor, no solo para el análisis de imágenes, sino para transformar todo el flujo de trabajo del paciente".
Chiara Bucciarelli Ducci, MD, PhD, FESC
Especialista en cardiología e imagen Reino Unido
La IA puede ayudar a ahorrar tiempo, pero más que eso, puede servir para ocuparse de tareas más rutinarias y permitir que los radiólogos se centren en los aspectos complejos de la asistencia médica y en aquellos que requieren más contacto con el paciente. Al automatizar las tareas repetitivas, la IA libera a los profesionales para que estos puedan dedicarse a labores más importantes, mejorando así la eficiencia y la productividad. Este cambio permite a los radiólogos centrarse en aspectos más complejos de la asistencia al paciente y hace que su experiencia se aplique donde más falta hace.
El papel de la IA no consiste solo en acelerar procesos, sino en mejorar la capacidad de los proveedores de servicios sanitarios para prestar una mayor calidad asistencial, más aún cuando los proveedores de servicios sanitarios se enfrentan a una presión creciente por la escasez de personal y el aumento de las exigencias de los pacientes, entre otros. No obstante, integrar la IA en el trabajo diario requiere un diálogo continuo entre el personal médico y técnico para hacer que la tecnología evolucione por sendas que aporten un beneficio real a los sistemas sanitarios.
"Cuando reflexiono acerca del futuro de la radiología, las tres tendencias que me vienen a la mente son la IA, la IA y después la IA".
Barry D. Pressman, MD
Director y catedrático del departamento de imagen Estados Unidos de América
Más allá de mejorar la eficiencia del flujo de trabajo, la IA promete democratizar la sanidad, especialmente en aquellos lugares que cuentan con menos recursos. El potencial de la IA para facilitar el acceso a herramientas de diagnóstico avanzadas, como la imagen cardiaca, supone toda una revolución. Para que la IA sea verdaderamente efectiva, su alcance no debe limitarse a mejorar los flujos de trabajo clínicos, sino que debe abordar las disparidades en materia sanitaria, tales como la prestación de programas de cribado (por ejemplo, en campos como la mamografía) en regiones desatendidas donde el acceso a la asistencia es limitado. Para ello, se necesitarán conjuntos de datos diversos, gobernanza ética y colaboración con los socios sectoriales con objeto de garantizar que las herramientas de IA sean accesibles y valiosas para todas las poblaciones.
"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.
