La inteligencia artificial (IA) nació como concepto en 1956 en Estados Unidos, cuando varios científicos se reunieron para hablar sobre cómo hacer que las máquinas “pensaran” como los humanos. Desde entonces, su evolución ha sido sorprendente, y en los últimos años ha comenzado a integrarse en la medicina, especialmente en el campo de la radiología.
¿Qué es exactamente la inteligencia artificial?
La IA es una tecnología capaz de aprender a partir de grandes cantidades de datos. Funciona como un “cerebro digital” que detecta patrones, toma decisiones y resuelve problemas. Gracias al llamado aprendizaje automático, las máquinas pueden mejorar su rendimiento con la práctica, igual que las personas. Cuantos más datos analiza, más precisas pueden ser sus conclusiones.
Además, la IA trabaja con lo que se conoce como big data, es decir, grandes volúmenes de información que provienen de múltiples fuentes. Esta información permite a los sistemas inteligentes anticiparse a problemas o detectar cambios sutiles que el ojo humano podría pasar por alto.
¿Cómo se aplica en la radiología?
La radiología es una especialidad médica que utiliza imágenes como radiografías, ecografías o tomografías para diagnosticar enfermedades. La IA ya está ayudando en esta área de varias maneras. Aquí te contamos algunas:
• AICE (Canon Medical Systems): esta tecnología mejora la calidad de imagen en estudios de tomografía computarizada (TAC) y reduce la dosis de radiación. Utiliza redes neuronales profundas entrenadas con millones de imágenes para reconstruir con alta calidad incluso las imágenes obtenidas con baja dosis. Actualmente está en uso clínico en hospitales de todo el mundo, incluida Navarra. Su implementación mejora la precisión diagnóstica al facilitar la interpretación de imágenes con menor ruido.
• AIDOC: es una de las herramientas más consolidadas en hospitales. Ayuda a detectar hallazgos urgentes como hemorragias cerebrales, embolias pulmonares o fracturas en estudios de TAC. Ha demostrado una sensibilidad del 92.7% y una especificidad del 95.5%. Cuenta con la aprobación de la FDA y el marcado CE, y se utiliza en más de 900 centros clínicos a nivel mundial.
• CheXNet: desarrollado por la Universidad de Stanford (EE. UU.), este algoritmo analiza radiografías de tórax para detectar enfermedades pulmonares, como la neumonía. Se entrenó con más de 100.000 imágenes y alcanzó una sensibilidad del 76%. Actualmente se encuentra en fase de investigación, aunque es uno de los modelos más prometedores para el análisis de radiografías.
• NeuroLens: empleada en centros de investigación en Europa y EE. UU., esta IA analiza resonancias magnéticas de pacientes con esclerosis múltiple. Automatiza la cuantificación de lesiones y permite compararlas con estudios anteriores del mismo paciente. Aunque aún no se encuentra implantada de forma generalizada, su aplicación en ensayos clínicos ha mostrado mejoras en la precisión y seguimiento de la enfermedad.
• S-Fetus: desarrollada en Corea del Sur, esta aplicación se utiliza en ecografías obstétricas. Es capaz de seleccionar automáticamente la imagen de mejor calidad y realizar las mediciones necesarias del feto. Se encuentra en proceso de implementación clínica, con resultados preliminares que indican alta precisión en la evaluación fetal y mejora en la eficiencia del proceso.
• Corti: esta IA trabaja fuera del ámbito puramente radiológico, pero es un claro ejemplo de aplicación médica. Analiza en tiempo real las llamadas a servicios de emergencia para detectar posibles paradas cardíacas. Fue implementada inicialmente en Dinamarca y actualmente se usa también en Reino Unido, EE. UU. y Países Bajos. En estudios clínicos ha mostrado una sensibilidad superior al 93%, mejorando la rapidez y precisión en la respuesta ante urgencias vitales.
¿Qué beneficios aporta al paciente?
Para los pacientes, la IA puede significar diagnósticos más rápidos y precisos, menos necesidad de repetir pruebas y, en algunos casos, una menor exposición a la radiación. También puede reducir los errores humanos y ayudar a detectar enfermedades en etapas muy tempranas.
Un futuro prometedor
La inteligencia artificial no pretende sustituir a los radiologos, sino convertirse en una herramienta complementaria que mejora su precision y eficiencia. Al proporcionar una segunda opinion digital basada en millones de datos, los profesionales de la salud pueden apoyarse en esta tecnologia para confirmar hallazgos, reducir la posibilidad de errores y tomar decisiones clinicas mas seguras y fundamentadas.
A medida que la IA continue evolucionando, se espera que las herramientas actuales se perfeccionen aun mas, aumentando su sensibilidad, reduciendo los falsos positivos y permitiendo diagnosticos mas precoces en multiples patologias. Ademas, su integracion en los flujos de trabajo hospitalarios podria ayudar a aliviar la carga asistencial, agilizando el tiempo de lectura de estudios y optimizando los recursos disponibles.
En un futuro cercano, tambien se preve que la IA no solo detecte enfermedades, sino que pueda predecir riesgos antes de que se manifiesten clinicamente, lo que abriria nuevas puertas hacia una medicina mas preventiva, personalizada y eficiente. Aunque aun queda camino por recorrer, su avance es imparable y está transformando la medicina tal como la conocemos. El potencial de la inteligencia artificial para transformar la atención medica es inmenso y su papel en la radiologia sera cada vez mas esencial.
AUTORES
Marina Martínez Chavero y Juan Murcia Navascués. Técnicos Especialistas en Imagen para el Diagnóstico
y Medicina Nuclear. Hospital Universitario de Navarra.
Naiara Espronceda Palá. TCAE. Clínica Universidad de Navarra