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"El rol del radiólogo en la era de la inteligencia artificial: ¿amenaza o evolución?"
Dr. Javier Lecca
La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el escenario de la salud global, y la radiología se encuentra en el epicentro de esta revolución. Con aproximadamente el 75% de los dispositivos médicos con IA aprobados por la FDA hasta 2024 vinculados al área de imagenología, el impacto de esta tecnología sobre la práctica radiológica es innegable. Ante este panorama, surge una pregunta fundamental: ¿la IA representa una amenaza para los radiólogos o una evolución inevitable del rol profesional?
Históricamente, el radiólogo ha sido tradicionalmente valorado por su capacidad de interpretar imágenes médicas con precisión. Sin embargo, esa definición comienza a mostrarse insuficiente ante los nuevos desafíos y oportunidades que plantea la IA. Esta tecnología automatiza tareas repetitivas, detecta patrones sutiles con altísima precisión y ayuda a reorganizar flujos de trabajo. Herramientas de aprendizaje profundo ya demuestran su utilidad en el triaje automatizado y la detección precoz de patologías, aunque su impacto real en la rutina diaria de los expertos en estudios de imágenes médicas aún está en desarrollo.
Lejos de reemplazarlos, la IA redefine su papel. Como expresó el Dr. Curtis Langlotz de Stanford Medicine, “la IA no reemplazará a los radiólogos, pero los radiólogos que usen IA reemplazarán a los que no lo hagan”. Esta frase sintetiza el cambio de paradigma: del radiólogo aislado y centrado exclusivamente en la imagen, al especialista clínicamente integrado, capaz de liderar procesos junto a equipos multidisciplinarios.
Un estudio de European Radiology Experimental (2024) reveló que casi la mitad ya utiliza herramientas de IA en su práctica diaria y otro 25% planea implementarlas en el corto plazo. La mayoría los considera aliados estratégicos, no amenazas. Este cambio de percepción también se refleja en los modelos conceptuales propuestos por autores como Nathan Lam y Richard Gunderman, quienes diferencian al “radiólogo-emisario”, enfocado en tareas mecánicas y cuantificables, del “radiólogo-maestro”, que interpreta con pensamiento crítico, visión amplia y sensibilidad clínica. El desafío no es elegir entre uno u otro, sino integrar ambas perspectivas: combinar la eficiencia algorítmica del emisario con la inteligencia clínica y la empatía del maestro en cada decisión diagnóstica.
Este proceso va de la mano con la transición hacia un sistema de salud basado en valor, donde el radiólogo no es un productor de informes, sino un agente activo en decisiones clínicas. En este modelo, participa en juntas médicas, colabora para optimizar recursos y ayuda a mejorar desfechos clínicos. La comunicación con colegas y pacientes, tradicionalmente subestimada, se vuelve cada vez más central.
La IA también permite liberarlo de tareas repetitivas, generando espacio para lo que realmente agrega valor: la interacción clínica, la docencia, la investigación y la innovación. El especialista del futuro no solo analizará imágenes, sino que liderará la integración de datos, interpretará modelos predictivos y participará en el diseño de sistemas más eficientes.
Este futuro ya comenzó en instituciones líderes como Mayo Clinic, que están a la vanguardia en la implementación de inteligencia artificial aplicada a flujos radiológicos, promoviendo un modelo híbrido de colaboración entre algoritmos y especialistas humanos. En este enfoque, el radiólogo se posiciona como integrador clínico y decisor estratégico.
En conclusión, según mi perspectiva, la IA no es una sentencia de reemplazo, sino una invitación a la transformación. El riesgo no está en la tecnología, sino en la inercia. Por eso, debemos asumir un rol protagonista en esta transformación, no como víctimas del cambio, sino como sus arquitectos. El porvenir de la radiología pertenece a quienes abracen el cambio con mente abierta, visión crítica y compromiso humano.
Javier Lecca
Es médico radiólogo peruano, formado en la Universidad de São Paulo – Facultad de Medicina de Ribeirão Preto (USP-FMRP), con subespecialización en Radiología Abdominal y Pélvica. Magíster en Ciencias con mención en Radiología y Diagnóstico por Imágenes por la USP y MBA en Gestión de la Salud por la Fundação Getulio Vargas (FGV). Actualmente, es doctorando por la USP, con enfoque en inteligencia artificial aplicada a la radiología, además de liderar proyectos de innovación en radiología.