La radiología se transforma en radiolog-IA

Los programas de inteligencia artificial (IA) aplicados en Radiología están transformando la práctica clínica de los profesionales y aumentando la seguridad en el diagnóstico, según indican desde el Servicio de Diagnóstico por la Imagen del Hospital Universitario Quirónsalud Madrid (HUQM).

Esta tecnología ya se utiliza en diversos tipos de imágenes, como mamografías, resonancias magnéticas, y tomografías computarizadas pulmonares y cerebrales.

El doctor Vicente Martínez de Vega, jefe del servicio, explica que los equipos de imagen producen cada vez más información, lo que a veces supera la capacidad de análisis visual de un radiólogo. En muchos casos, los estudios incluyen más de mil imágenes, y la IA ayuda a procesarlas y analizarlas con mayor eficacia, precisión y rapidez, lo que mejora el diagnóstico. Aunque la IA no es infalible, se considera una herramienta imprescindible para el futuro de la Radiología.

La IA no solo ayuda a generar informes, sino que también optimiza la selección de estudios, minimiza la radiación y mejora la calidad de las imágenes al reducir el "ruido". También se prevé que, en un futuro cercano, la IA sea capaz de identificar a los pacientes para los que un estudio diagnóstico será más útil.

En urgencias, la IA se utiliza para analizar radiografías óseas y de tórax, ayudando a detectar fracturas y nódulos pulmonares. Su sensibilidad es comparable a la de un radiólogo experto y superior a la de un médico no especializado. En mamografías, la IA detecta lesiones sospechosas y ofrece un índice de riesgo de cáncer, permitiendo que los radiólogos se concentren en casos más complejos.

Asimismo, en tomografías computarizadas de pulmón y cerebro, la IA detecta automáticamente nódulos pulmonares o hemorragias cerebrales y alerta a los especialistas para su confirmación. En resonancia magnética cardiaca, la IA permite estudiar el flujo sanguíneo en tres dimensiones, lo que facilita el análisis de diversas patologías cardíacas.

El doctor Martínez de Vega concluye que la IA será cada vez más esencial en la Radiología, ya que el volumen de información que generan los estudios supera la capacidad del ojo humano. La IA ayuda a detectar lesiones que de otro modo podrían pasarse por alto, y su uso se considera fundamental para realizar una medicina más precisa y eficaz.