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Enero de 2022 Página 2 de 3

Inteligencia artificial en salud: el aliado de la radiología

Sergio Valencia, residente de radiología y Emmanuel Salinas Miranda, director Comité de Inteligencia

Si bien la tecnología puede hacer mucho por la radiología, Colombia podría no estar preparada para su adopción.

Como mencionamos previamente, el big data hace referencia a una cantidad masiva de datos los cuales tienen características específicas como: el volumen (lo que hace referencia a una gran cantidad de datos generados y guardados), la variedad de los datos o el tipo y naturaleza de los datos que ayudan en el análisis (texto, imágenes, números, entre otros), velocidad de generación y procesamiento de datos, veracidad que se traduce en la calidad de estos, pues afecta importantemente en el resultado del análisis, y por último, es importante saber que estos datos tienen un gran valor según el contexto en el que se usen.


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La IA es utilizada en diferentes contextos de nuestras vidas, desde las búsquedas sugeridas de Google y las redes sociales, hasta el tipo de productos que consumimos día a día en el supermercado. En la salud, la IA juega un papel muy importante pues puede predecir el desarrollo de enfermedades, la probabilidad de tener un diagnóstico y la efectividad de la terapia para diferentes enfermedades y tipos de personas.

Conociendo el gran impacto que la IA tiene en el sector salud y la sensibilidad de los datos personales de las personas (pacientes), es importante regular el uso de la información y de la tecnología, y educar a los pacientes sobre los alcances de esta.

Por este motivo, múltiples entidades en el mundo trabajan para crear pautas éticas y legales en el uso de la IA en el sector salud. En Colombia, hasta la fecha no existe ningún marco regulatorio al respecto, por lo que entidades como la Asociación Colombiana de Radiología, y en particular su Comité de Inteligencia Artificial, tiene como propósito ser un ente consultor y regulador de la IA nuestro país.

Los radiólogos analizan las imágenes para detectar y caracterizar hallazgos con importancia diagnóstica. No se puede desconocer que el aumento creciente en la necesidad de imágenes diagnósticas y el desarrollo cada vez mayor de tecnologías de vanguardia han impuesto desafíos adicionales sobre los radiólogos.

Adicionalmente, muchas de las labores del radiólogo no se limitan a interpretación visual. La variabilidad en la experiencia entre observadores, el agotamiento físico y mental tras horas de evaluación de imágenes, son problemas que pueden provocar análisis erróneos e incompletos por parte de los profesionales, es ahí donde las nuevas tecnologías pueden tener un campo de acción.

En los últimos años, los volúmenes de imágenes han crecido a un ritmo desproporcionado. En este sentido, la urgente necesidad de optimizar los procesos y disminuir la tasa de errores ha llevado a la integración de la IA en los procesos de diagnóstico imagenológico.


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Las herramientas de IA podrían reducir la variación en la práctica y automatizar la detección de anomalías en las imágenes. Adicionalmente, se ha demostrado que muchos sistemas de IA tienen la capacidad de reconocer patrones de alta complejidad en los datos y en las imágenes y lograr una evaluación cuantitativa que puede proporcionar información adicional a los radiólogos.

El desarrollo y la integración de la IA en la radiología supone una revolución en la especialidad. La expansión continua de los algoritmos y su evolución sin pausa, prometen ser el compañero de respaldo del radiólogo en la búsqueda para mejorar la eficiencia, la calidad de la atención en salud y reducir la variabilidad sin renunciar a la precisión. Las herramientas de la IA ofrecen múltiples oportunidades para satisfacer las necesidades de los radiólogos y de los pacientes, y fortalecer la calidad en la atención médica. Así mismo, el radiólogo del futuro debe ser consciente de los peligros potenciales de depender demasiado de la tecnología. Es necesario que el radiólogo ejerza un entrenamiento permanente para mantener sus habilidades clínicas. En última instancia, el radiólogo debe seguir siendo el encargado del cuidado del paciente, no las nuevas tecnologías, y será el radiólogo y los pacientes quienes finalmente se beneficiarán de monitorear la evolución de estas herramientas.

En este momento de la historia, los radiólogos poseen un papel protagónico en el desarrollo de la medicina. Un mejor juicio clínico por parte de estos especialistas, en combinación con las nuevas tecnologías, ayudará a mejorar la calidad de vida de los pacientes, de los clínicos y optimizará las decisiones de estos.


Palabras relacionadas:
Big data, red neuronal, aprendizaje profundo, Deep Learning, aprendizaje automático, ACR, asociación Colombiana de Radiología, Comité de Inteligencia Artificial
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