MADRID, 3 Abr. (EUROPA PRESS) -
Los sistemas de inteligencia artificial (IA) "no pueden ni deben sustituir" al radiólogo, pero "sí deben ser usados para mejorar la Radiología", según ha expuesto el presidente de la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM), Pablo Valdés, durante las II Jornadas científicas organizadas en colaboración con la American Roentgen Ray Society (ARRS, por sus siglas en inglés), que se están celebrando en Valladolid.
Valdés ha reivindicado que la Radiología es una profesión "muy compleja", y que incluye muchas funciones, entre ellas el contacto con los pacientes y con los clínicos, que "los sistemas de IA no pueden ejecutar". "Cuando un radiólogo interpreta una imagen realiza muchos procesos: valora si el estudio es técnicamente adecuado, comprueba si la imagen es normal o no, si tiene imágenes que no son frecuentes, pero tampoco patológicas (lo que se llama 'variantes de la normalidad'), detecta las anomalías, las analiza, las correlaciona con los datos clínicos y otra información que tenga del paciente, elabora un informe y toma decisiones", ha explicado.
Aunque ha reconocido que los sistemas de IA "pueden ser entrenados para ir haciendo cada una de estas funciones y, por separado, incluso, hacerlo mejor que algunos radiólogos", ha señalado que "el primer problema aparece cuando se quiere que todas estas funciones se hagan simultáneamente por un sistema inteligente", ante la "imposibilidad de poder enseñar a las máquinas a que hagan todas estas funciones".
"Hay multitud de imágenes sutiles, difíciles de etiquetar. Hay patologías muy poco frecuentes, de forma que no se puede conseguir una base de datos fiable. Y hay muchas variaciones en las técnicas que impiden en ocasiones dar homogeneidad al aprendizaje de las máquinas", ha reflexionado el presidente de SERAM.
Inicialmente, para Valdés las aplicaciones más útiles de la IA podrían ser aquellas relacionadas con las tareas "más repetitivas y rutinarias" del radiólogo, como las medidas de estructuras y patologías, la detección de lesiones o la comparación de estudios. En su opinión, esto permitirá disponer de "más tiempo y energía para desarrollar tareas fundamentales en la Radiología y centradas en el paciente, en una Radiología cada vez más personalizada y que aporte valor más que cantidad".
Al respecto, ha apuntado que los sistemas de IA integrados en las historias clínicas y en los sistemas de almacenamiento de imágenes "facilitarán la detección de casos críticos para que se priorice su lectura, mejorará la comunicación de los hallazgos a los clínicos, permitirá el seguimiento de los hallazgos y su correlación radio-patológica y aportará soluciones específicas para todo el proceso asistencial del radiólogo".
