La intersección entre la inteligencia artificial (IA) y la radiología está empezando a generar un profundo impacto en nuestra especialidad. La capacidad de la IA para analizar grandes volúmenes de datos radiológicos de manera rápida y precisa comienza a revolucionar la interpretación de imágenes médicas, y como todo cambio, lleva implícito la generación de dudas y miedos.

La pregunta que nos aborda de manera casi natural, es si en un futuro el radiólogo será remplazado por la IA. Cada vez leemos más artículos donde se testan programas que van mejorando la precisión y velocidad del diagnóstico, y que podrían sustituirnos en un futuro. Y a la velocidad a la que va desarrollándose, cada vez parece un futuro más cercano. Sin embargo, diferentes autores han escrito al respecto, abogando a que esta situación es casi imposible, ya que estos programas si bien pueden analizar información de múltiples fuentes, como historias clínicas, resultados de laboratorio y datos de imágenes, no tiene la capacidad del radiólogo para interaccionar con los pacientes o con los clínicos de otras especialidades, lo que también nos hace crecer como radiólogos.

Estos autores a su vez refieren que la IA ha llegado para generar un mundo mejor al radiólogo, ya que va a facilitar y optimizar los procesos de trabajo en radiología, liberándonos de trabajo no interpretativo como protocolizar, envío de notificaciones de hallazgos que deben de ser informados de manera urgente, informes de seguimiento de pacientes, ayuda en la realización de informes estructurados o en resumir el informe y elaborar conclusiones que lo acerquen al paciente, etc brindando más tiempo a los radiólogos para que lo inviertan en casos complejos, en la enseñanza a los residentes o en la interacción directa con los pacientes, en resumen, mejorando la eficiencia del tiempo del radiólogo.

Sin embargo, el uso de la IA en radiología plantea desafíos éticos y prácticos, como la interpretación de los resultados de los algoritmos de IA, la responsabilidad médica en caso de errores, la privacidad de los datos de los pacientes y el impacto ecológico. Es fundamental que los radiólogos estén capacitados para comprender y utilizar de manera efectiva las herramientas de IA, así como para mantener altos estándares de ética y profesionalismo en su práctica. Es por ello también que el desarrollo de la IA debe de ir de la mano del radiólogo y no debemos de soltarla, ya que es la manera de que sigamos validando y confirmando los hallazgos y nos hagamos necesarios en esta ecuación.

En resumen, la convergencia de la inteligencia artificial y la radiología promete transformar radicalmente la atención sanitaria, mejorando la precisión del diagnóstico y optimizando los procesos de trabajo. Sin embargo, su implementación debe abordarse con cuidado y bajo la supervisión del radiólogo, para garantizar que se maximicen los beneficios y se minimicen los riesgos para la salud y el bienestar de los pacientes.

Sin más, espero que disfrutéis de los artículos incluidos en este Espacio Editorial Virtual, y de la "Reflexión radiológica" que en este trimestre viene de la mano del Dr. Jiménez Lasanta.

Dra. M.Luisa Nieto Morales.

Editora Jefe del Espacio Editorial Virtual.

Hazarika I. Artificial intelligence: opportunities and implications for the health workforce. Int Health. 2020 Jul 1;12(4):241-245. doi: 10.1093/inthealth/ihaa007. PMID: 32300794; PMCID: PMC7322190.

Teodoro Martín-Noguerol, Pilar López-Úbeda, Antonio Luna, Imagine there is no paperwork… it’s easy if you try, British Journal of Radiology, 2024;, tqae035, https://doi.org/10.1093/bjr/tqae035

Giovanni E. Cacciamani, Daniel I. Sanford, Timothy N. Chu, Masatomo Kaneko, Andre L. De Castro Abreu, Vinay Duddalwar, Inderbir S. Gill, Is Artificial Intelligence Replacing Our Radiology Stars? Not Yet!, European Urology Open Science, Volume 48, 2023, Pages 14-16, ISSN 2666-1683, https://doi.org/10.1016/j.euros.2022.09.024