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¿Sustituirá la Inteligencia Artificial a los radiólogos o los hará más eficientes?

La Dra. Laurie Margolies hace una demostración del software Koios DS Smart Ultrasound.
La Dra. Laurie Margolies hace una demostración del software Koios DS Smart Ultrasound. Derechos de autor AP Photo/Mary Altaffer
Derechos de autor AP Photo/Mary Altaffer
Por Euronews con AP
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Este artículo se publicó originalmente en inglés

Algunos dicen que la IA puede rendir mejor que los radiólogos, pero su uso no está muy extendido en las consultas de radiología

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A medida que aumenta el número de algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) que prometen mejorar la precisión y agilizar el trabajo de los radiólogos, algunos se preguntan si los programas sustituirán a estos médicos o aliviarán su carga de trabajo.

"Algunas de las técnicas de IA son tan buenas que, francamente, creo que deberíamos estar aplicándolas ya", afirma el doctor Ronald Summers, radiólogo e investigador de IA.

No hay una adopción generalizada de los programas de IA

El laboratorio de Summers ha desarrollado programas de imagen asistida por ordenador que detectan el cáncer de colon, la osteoporosis, la diabetes y otras afecciones. Pero su adopción no ha sido generalizada, lo que atribuye, entre otros factores, a la "cultura de la medicina".

Aunque los radiólogos llevan utilizando ordenadores para mejorar las imágenes desde los años 90, los programas de IA van más allá y tienen el objetivo de ofrecer posibles diagnósticos o incluso redactar informes a partir de los hallazgos. Los algoritmos suelen entrenarse con millones de radiografías y otras imágenes recogidas en hospitales.

Los organismos reguladores estadounidenses han dado luz verde a más de 700 algoritmos de IA para ayudar a los médicos, más del 75% de ellos en radiología. Sin embargo, según una estimación reciente, sólo el 2% de las consultas de radiología utilizan este tipo de tecnología.

Los radiólogos se muestran escépticos

Los radiólogos se muestran escépticos ante los programas por múltiples razones, como la escasez de pruebas en el mundo real, la falta de transparencia sobre su funcionamiento y las dudas sobre la demografía de los pacientes utilizados para entrenarlos.

"Si no sabemos en qué casos se ha probado la IA, o si esos casos son similares a los tipos de pacientes que vemos en nuestra consulta, todo el mundo se pregunta si van a funcionar para nosotros", afirma el Dr. Curtis Langlotz, radiólogo que dirige un centro de investigación sobre IA en la Universidad de Stanford.

Hasta la fecha, todos los programas autorizados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. (FDA) requieren la presencia de un ser humano.

Los reguladores europeos aprobaron en 2022 el primer software totalmente automático que revisa y redacta informes para radiografías de tórax que parecen sanas y normales. La empresa responsable de la aplicación, Oxipit, está presentando su solicitud estadounidense a la FDA.

La necesidad de este tipo de tecnología en Europa es urgente, ya que algunos hospitales se enfrentan a retrasos de meses en la realización de exploraciones debido a la escasez de radiólogos. En EE.UU., este tipo de cribado automatizado tardará años en llegar porque los radiólogos aún no se sienten cómodos cediendo tareas rutinarias a los algoritmos.

"Intentamos decirles que están sobretratando a la gente y que pierden mucho tiempo y recursos", explica Chad McClennan, consejero delegado de Koios Medical, que vende una herramienta de IA para ecografías de tiroides, la inmensa mayoría de las cuales no son cancerosas.

Los radiólogos tienden a sobrestimar su propia precisión, afirma McClennan. Una investigación de su empresa reveló que los médicos que veían las mismas exploraciones de mama discrepaban entre sí más del 30% de las veces sobre la conveniencia de hacer una biopsia. Los mismos radiólogos incluso discrepaban de sus propias valoraciones iniciales en un 20% de las ocasiones, al ver las mismas imágenes un mes después.

La IA podría funcionar como un "piloto automático"

Los expertos afirman que la IA podría funcionar a corto plazo como los sistemas de piloto automático de los aviones, realizando importantes funciones de navegación, pero siempre bajo la supervisión de un piloto humano.

Este enfoque ofrece garantías tanto a médicos como a pacientes, afirma la Dra. Laurie Margolies, de la red de hospitales Mount Sinai de Nueva York. El sistema utiliza la IA de imágenes mamarias Koios para obtener una segunda opinión sobre las ecografías mamarias.

"Les diré a las pacientes: 'Lo he mirado yo y lo ha mirado el ordenador, y los dos estamos de acuerdo'", explica Margolies. "Oírme decir que ambos estamos de acuerdo, creo que da a la paciente un nivel de confianza aún mayor".

Los primeros estudios amplios y rigurosos que ponen a prueba a radiólogos asistidos por IA frente a los que trabajan solos dan pistas sobre las posibles mejoras. Los resultados iniciales de un estudio sueco con 80.000 mujeres mostraron que el cribado mamario asistido por IA detectaba un 20% más de cánceres en comparación con dos radiólogos.

Según el estudio, el uso de la IA en lugar de un segundo revisor redujo la carga de trabajo humano en un 44%. Aun así, el autor principal del estudio afirma que es esencial que un radiólogo realice el diagnóstico final en todos los casos.

Si un algoritmo automatizado pasa por alto un cáncer, "eso va a ser muy negativo para la confianza en el cuidador", afirma la doctora Kristina Lang, de la Universidad de Lund. La cuestión de quién podría ser considerado responsable en estos casos es uno de los espinosos asuntos legales que aún no se han resuelto.

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Los radiólogos deben comprobar lo que dice la IA

Una de las consecuencias es que es probable que los radiólogos sigan comprobando dos veces todas las determinaciones de IA, no sea que se les considere responsables de un error. Es probable que esto anule muchos de los beneficios previstos, como la reducción de la carga de trabajo y el agotamiento.

Según el Dr. Saurabh Jha, de la Universidad de Pensilvania, sólo un algoritmo extremadamente preciso y fiable permitiría a los radiólogos desentenderse realmente del proceso.

Hasta que surjan estos sistemas, Jha compara la radiología asistida por IA con alguien que se ofrece a ayudarte a conducir mirándote por encima del hombro y señalándote constantemente todo lo que hay en la carretera.

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