AI won’t replace radiologists, but it will dramatically change their jobs
En 2016, Geoffrey Hinton, el galardonado con el Nobel y conocido como el «padrino de la IA», predijo que los radiólogos serían reemplazados por computadoras en un plazo de cinco años. Sin embargo, la realidad ha demostrado lo contrario. La radiología sigue creciendo, con un aumento esperado del 26% en el número de practicantes en las próximas tres décadas. Aunque la predicción de Hinton sobre el mercado laboral no se cumplió, su visión sobre la integración de la inteligencia artificial (IA) en la radiología fue acertada. Hoy en día, la IA se ha convertido en un colaborador esencial en el campo, igualando o superando el rendimiento humano en ciertas tareas.
En 2026, aproximadamente tres cuartas partes de los 1,400 dispositivos médicos habilitados con IA aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE.UU. están destinados a la radiología. Algunos de estos dispositivos ayudan a los médicos a ser más eficientes, mientras que otros mejoran el rendimiento humano al identificar anomalías que pueden ser invisibles al ojo humano. Un análisis de 43 ensayos clínicos concluyó que las colonoscopias asistidas por IA revelan más pólipos que las convencionales.
La precisión es crucial, ya que las tasas de error humano en imágenes diagnósticas se estiman entre el 3% y el 5%, lo que equivale a unos 40 millones de errores anuales en todo el mundo. Sin embargo, la solución no es simplemente reemplazar a los humanos con máquinas. La cuestión clave es cómo combinar la precisión técnica de la IA con la experiencia humana para mejorar la precisión en beneficio de los pacientes.
El diseño de un sistema colaborativo entre humanos e IA no es sencillo. Aunque la IA puede ser más confiable en promedio que un radiólogo experimentado, todavía puede cometer errores que los humanos no cometerían. Esto coloca a los radiólogos en el papel de evaluar cada decisión de la IA y detectar las raras ocasiones en que el algoritmo se equivoca. «Esto requiere un cambio mental completo», afirma el radiólogo Paul Yi, jefe de la sección de informática de imágenes inteligentes en el Hospital de Investigación Infantil St. Jude en Memphis, Tennessee.
La colaboración óptima entre humanos e IA requiere superar sesgos inconscientes que pueden llevar a un médico a depender demasiado de la IA o a descartar sus respuestas de manera inapropiada. Para trabajar con estos sistemas de manera efectiva, los radiólogos deben apreciar la fiabilidad general de la IA y aprender a integrar sus capacidades con las suyas propias.