Hay un día que se avecina en el horizonte donde las máquinas impulsadas por la inteligencia artificial (IA) interpretarán incluso las imágenes clínicas más complejas con la precisión que los radiólogos más experimentados de la actualidad.

Radiologista RobotMás conocidos como radiólogos de robots, generarán automáticamente informes finales que están estructurados uniformemente y sin necesidad de lecturas preliminares. Su interpretación tendrá en cuenta no sólo todos los informes previos de imágenes pertinentes, sino también la historia clínica completa de los pacientes. Los radiólogos robot trabajarán 24/7/365 y no tendrán caídas en la diligencia debido a fatiga, monotonía, distracciones u otras interrupciones.

Lo que es más es que los pacientes, los médicos de referencia y los reguladores federales no tendrán menos confianza en la competencia de los diagnósticos médicos no humanos que los viajeros aéreos tienen hoy en día en pilotos automáticos computarizados, que, por cierto, ya vuelan su avión más que el 90% del tiempo mientras estás en el aire.

Al menos, esa es la narrativa sobre la IA en radiología. Cree y circula por un número cada vez mayor de observadores, entusiastas y empresas emergentes, esta historia de ciencia ficción-viene-verdadera parece estar ganando impulso.

Sin embargo, dentro de la comunidad médica la idea es que un radiólogo robot aumentará en lugar de reemplazar la profesión, y eso va mientras exista la imagen médica en sí misma.

Sin radiólogos, un hospital simplemente no puede funcionar. Es una estimación conservadora que más del 95% de los pacientes que ingresan a un hospital tendrán algún tipo de imagen médica, y que a medida que el número de pacientes crece, también lo hará la demanda de servicios de diagnóstico por imágenes. A medida que las imágenes se reconocen como el quid de la mayoría de los diagnósticos, la mayoría de las vías de tratamiento y la mayoría de las mediciones de resultados, se está haciendo evidente que habrá un aumento casi exponencial en la demanda de imágenes médicas y, por lo tanto, radiólogos. Este es un claro contrapeso a la idea de que «la máquina supera al radiólogo».

Una tercera manera de ver la situación del radiólogo robot frente al radiólogo humano es un buen punto medio. La práctica radiológica ciertamente se beneficiaría de sistemas que pueden leer e interpretar varias imágenes rápidamente, porque el número de imágenes ha aumentado mucho más rápido en la última década que el número de radiólogos. Se pueden tomar cientos de imágenes para la enfermedad o lesión de un paciente. Las imágenes y la radiología son costosas, y cualquier solución que pueda reducir la mano de obra humana, reducir los costos y mejorar la precisión diagnóstica beneficiaría a pacientes y médicos por igual.

Independientemente de dónde esté la línea, lo que importa en este momento es que la IA y sus ramificaciones, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, ya están cambiando la radiología. Los proyectos de investigación y desarrollo están en marcha y se mueven a una velocidad de aligeramiento. Esta actividad está definitivamente orientada hacia el futuro, pero también está sacudiendo el presente. Todos los expertos atentos de la IA dentro de la radiología están de acuerdo en eso.

Con la investigación y el desarrollo avanzando a un ritmo tan alto, es imperativo que el equipo que usted fabrica funcione con precisión que el campo médico espera y exige. En Universe Optics trabajaremos con sus ingenieros para desarrollar, diseñar y fabricar una lente de precisión que cumpla con los altos estándares esperados dentro de la comunidad médica.