{"id":379977,"date":"2026-08-15T17:38:02","date_gmt":"2026-08-15T17:38:02","guid":{"rendered":"http:\/\/6a7e65599d52ec3f5625623f"},"modified":"2026-08-15T17:38:02","modified_gmt":"2026-08-15T17:38:02","slug":"la-ia-no-podra-sustituir-a-los-radiologos-pero-si-cambiara-drasticamente-su-trabajo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/sarmiento24h.com\/?p=379977","title":{"rendered":"La IA no podr\u00e1 sustituir a los radi\u00f3logos, pero s\u00ed cambiar\u00e1 dr\u00e1sticamente su trabajo"},"content":{"rendered":"

En 2016, Geoffrey Hinton, el \u201cpadrino de la IA\u201d y ganador del Premio Nobel, predijo que los radi\u00f3logos \u2014los m\u00e9dicos que interpretan radiograf\u00edas, ecograf\u00edas y otras im\u00e1genes para ayudar a realizar diagn\u00f3sticos m\u00e9dicos\u2014 se ver\u00edan sustituidos por computadoras en un plazo de cinco a\u00f1os. Hoy en d\u00eda, el sector puede replicar citando la famosa frase de Mark Twain: \u201cLas noticias sobre mi muerte fueron una exageraci\u00f3n<\/a>\u201d.<\/p>\n

De hecho, las filas de la radiolog\u00eda est\u00e1n creciendo de forma constante, y se espera que el n\u00famero de profesionales aumente en un 26% o m\u00e1s durante las pr\u00f3ximas tres d\u00e9cadas<\/a>. Pero lo que Hinton pudo haber pasado por alto sobre la din\u00e1mica del mercado laboral no debe eclipsar su clarividencia: ten\u00eda raz\u00f3n al afirmar que los m\u00e9dicos humanos cuentan ahora con un colega basado en silicio que iguala o supera su rendimiento. De hecho, la radiolog\u00eda es, por mucho, el \u00e1mbito m\u00e9dico m\u00e1s destacado en lo que respecta a la IA, lo que la convierte en un referente para la adopci\u00f3n de sistemas de toma de decisiones expertos en todo el sector sanitario y, quiz\u00e1s, en otros campos.<\/p>\n

A principios de 2026, alrededor de tres cuartas partes de los 1400 dispositivos m\u00e9dicos con IA autorizados por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos<\/a> de Estados Unidos (FDA) estaban destinados a la radiolog\u00eda. Algunos aumentan la eficiencia de los m\u00e9dicos al redactar informes o alertarles sobre las im\u00e1genes que requieren atenci\u00f3n urgente. Sin embargo, otras herramientas de IA tienen el potencial de superar el rendimiento humano al identificar anomal\u00edas que pueden pasar desapercibidas para el ojo humano, o al interpretar im\u00e1genes tan bien como \u2014y, en ocasiones, mejor que\u2014 los radi\u00f3logos cualificados. Por ejemplo, un an\u00e1lisis de 43 ensayos cl\u00ednicos<\/a> concluy\u00f3 que las colonoscopias asistidas por IA detectan m\u00e1s p\u00f3lipos que las convencionales.<\/p>\n

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\"Humanoide<\/picture><\/span><\/div>\n
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El primer ensayo de cirug\u00eda realizada por un robot humanoide ha sido un \u00e9xito<\/a><\/div>\n

Un equipo de investigaci\u00f3n estadounidense ha logrado por primera vez realizar con \u00e9xito una cirug\u00eda laparosc\u00f3pica en un cerdo utilizando un robot humanoide. Aunque en algunos aspectos ha demostrado un rendimiento comparable al de los robots de asistencia quir\u00fargica especializados, tambi\u00e9n han quedado de manifiesto diversos retos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Mejorar la precisi\u00f3n es importante porque se estima que las tasas medias de error humano en el diagn\u00f3stico por imagen oscilan entre el 3% y el 5%, lo que se traduce en unos 40 millones de errores al a\u00f1o en todo el mundo<\/a>. Sin embargo, la soluci\u00f3n no es tan sencilla como sustituir a los humanos por m\u00e1quinas<\/a>. Diez a\u00f1os despu\u00e9s de la sensacional predicci\u00f3n de Hinton, la gran pregunta no es si los humanos o la IA obtienen mejores resultados estad\u00edsticos en una tarea determinada, sino c\u00f3mo se puede combinar la precisi\u00f3n t\u00e9cnica de la IA con la experiencia y la flexibilidad de los humanos para mejorar la precisi\u00f3n en beneficio de los pacientes.<\/p>\n

Trabajando juntos<\/h2>\n

Encontrar la mejor manera de dise\u00f1ar un sistema colaborativo de este tipo<\/a> no es sencillo. Aunque la IA sea, en promedio, m\u00e1s fiable que un radi\u00f3logo experto a la hora de interpretar determinadas im\u00e1genes, seguir\u00e1 cometiendo algunos errores que los humanos no cometer\u00edan, afirma el radi\u00f3logo Curtis Langlotz, director del Centro de Inteligencia Artificial en Medicina e Imagen de la Universidad de Stanford. Esto sit\u00faa a los radi\u00f3logos en la posici\u00f3n de evaluar cada decisi\u00f3n de la IA \u2014la gran mayor\u00eda de las cuales ser\u00e1n correctas\u2014 e identificar los raros casos en los que el algoritmo se haya equivocado.<\/p>\n

\u201cEsto requiere un cambio radical de mentalidad\u201d, afirma el radi\u00f3logo Paul Yi, jefe de la secci\u00f3n de inform\u00e1tica de im\u00e1genes inteligentes del St. Jude Children\u2019s Research Hospital de Memphis, Tennessee.<\/p>\n

Los m\u00e9dicos se han acostumbrado a ignorar las recomendaciones de las computadoras, pero esta situaci\u00f3n es diferente. Las alertas de los historiales m\u00e9dicos electr\u00f3nicos, activadas por algoritmos basados en reglas, llevan d\u00e9cadas advirtiendo a los m\u00e9dicos sobre cuestiones como interacciones farmacol\u00f3gicas potencialmente peligrosas. Por lo general, los m\u00e9dicos ignoran esas advertencias aproximadamente la mitad de las veces, explica Langlotz. \u201cVoy a recibir un consejo de la computadora y tendr\u00e9 que evaluarlo en el contexto de toda la dem\u00e1s informaci\u00f3n que tengo sobre ese paciente y simplemente tomar la mejor decisi\u00f3n\u201d, afirma.<\/p>\n

Por el contrario, los sistemas de an\u00e1lisis de im\u00e1genes basados en IA en radiolog\u00eda suelen basarse en redes neuronales capaces de identificar subtipos de tumores, delinear los contornos de las lesiones y realizar otras tareas diagn\u00f3sticas con gran precisi\u00f3n. A diferencia de los algoritmos basados en reglas, que ofrecen respuestas o indicaciones que los m\u00e9dicos pueden interpretar r\u00e1pidamente bas\u00e1ndose en sus propios conocimientos m\u00e9dicos, las redes neuronales se denominan sistemas de \u201ccaja negra\u201d<\/a>. Estos modelos de IA no suelen revelar c\u00f3mo han llegado a una decisi\u00f3n, lo que hace que la tarea del radi\u00f3logo a la hora de decidir si debe rechazarla resulte mucho m\u00e1s opaca.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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