{"id":280585,"date":"2025-12-10T04:43:14","date_gmt":"2025-12-10T04:43:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/280585\/"},"modified":"2025-12-10T04:43:14","modified_gmt":"2025-12-10T04:43:14","slug":"radiologia-e-ia-aliadas-naturales-me-ayuda-a-no-pasar-por-alto-hallazgos-sutiles-tendencias-proyecto","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.europesays.com\/es\/280585\/","title":{"rendered":"Radiolog\u00eda e IA, \u00bfaliadas naturales?: \u201cMe ayuda a no pasar por alto hallazgos sutiles\u201d | Tendencias | Proyecto"},"content":{"rendered":"

A las nueve de la ma\u00f1ana, en un despacho del Hospital del Mar<\/a>, en Barcelona, la radi\u00f3loga Natalia Arenas abre su lista de mamograf\u00edas pendientes. Casi un centenar. Un algoritmo de inteligencia artificial (IA) ya ha cribado el lote<\/a>: arriba las sospechosas, abajo el resto. \u201cSi hoy hay un c\u00e1ncer, estar\u00e1 en la parte alta de la lista\u201d, resume.<\/p>\n

En el programa de cribado de su hospital, de cada mil mamograf\u00edas, solo entre tres y cinco tendr\u00e1n un c\u00e1ncer de mama. El resto son estudios que aun as\u00ed deben revisarse uno por uno. La carga es tan grande que para satisfacer la demanda<\/a>, en Espa\u00f1a hacen falta unos 420 radi\u00f3logos m\u00e1s<\/a> (un 10% de los que hay), seg\u00fan el \u00faltimo informe sobre la falta de m\u00e9dico en Espa\u00f1a, encargado por el Ministerio de Sanidad. A esto se le suman los fallos en el sistema, como el que dej\u00f3 a 2.300 mujeres en Andaluc\u00eda sin informaci\u00f3n<\/a> sobre los resultados dudosos de sus cribados de mama. <\/p>\n

Ante la saturaci\u00f3n constante, la IA surge como una nueva aliada<\/a>. Javier Montalt, investigador en radiolog\u00eda e inteligencia artificial en Bayer, lo explica as\u00ed: \u201cEs una especialidad que genera much\u00edsimos datos y cuyas tareas se prestan al procesado autom\u00e1tico\u201d. No se trata solo de volumen, sino de que buena parte del trabajo consiste en identificar patrones en im\u00e1genes. Para la inteligencia artificial, a\u00f1ade, es un terreno f\u00e9rtil. <\/p>\n

Arenas explica que las publicaciones cient\u00edficas sobre modelos comerciales apuntan a que la inteligencia artificial puede reducir el volumen de lecturas hasta en un 40% \u2014evitando la doble lectura en los estudios de baja probabilidad de malignidad. Esto disminuye de forma significativa la carga de trabajo total.<\/p>\n

La radiolog\u00eda mamaria es la subespecialidad m\u00e1s avanzada. Los modelos comerciales han aprovechado la estandarizaci\u00f3n de las radiograf\u00edas de mama\u2014siempre las mismas cuatro proyecciones\u2014 y clasifican cada estudio como est\u00e1ndar o sospechoso, incluso sin ver nunca el historial de la paciente. Lo que hacen es marcar en la imagen las zonas que justifican esa clasificaci\u00f3n, y luego el radi\u00f3logo las revisa. <\/p>\n

Para Arenas, esa ayuda es clave: \u201cPrioriza mi lectura. S\u00e9 por d\u00f3nde empezar. Y me ayuda a no pasar por alto hallazgos sutiles, sobre todo en d\u00edas de cansancio\u201d. Idoia Salazar, presidenta de OdiseIA \u2015un observatorio del impacto social y \u00e9tico de la inteligencia artificial\u2015, explica que \u201cla IA acierta alrededor del 85% de los casos; los radi\u00f3logos rondan el 80%; y juntos alcanzan el 98%\u201d.<\/p>\n

La pandemia ya hab\u00eda precipitado un cambio cultural. La radiolog\u00eda del t\u00f3rax necesitaba procesar miles de placas por la covid-19. Arenas recuerda que la IA era capaz de detectar \u201calteraciones m\u00ednimas en una radiograf\u00eda\u201d, detalles que al ojo humano pod\u00edan escap\u00e1rsele. <\/p>\n

La resonancia magn\u00e9tica, otra subespecialidad, plantea un reto distinto porque est\u00e1 much\u00edsimo menos estandarizada. \u201cEn resonancia magn\u00e9tica hay cientos de protocolos\u201d, explica Montalt. \u201cCada hospital usa contrastes, encuadres, resoluciones y par\u00e1metros distintos, que afectan al contraste, al ruido, a los artefactos y hasta a la forma en que se corta la anatom\u00eda\u201d. Las im\u00e1genes son m\u00e1s diversas, dif\u00edciles de comparar entre s\u00ed, y entrenar un modelo robusto con ese nivel de variaci\u00f3n es muy complejo.<\/p>\n

El preprocesado se vuelve, entonces, un cuello de botella. \u201cHay que poner restricciones, pero sin imponer cargas imposibles\u201d, dice Montalt. Aun as\u00ed, muchos modelos comerciales no est\u00e1n entrenados con datos locales. Los hospitales tienen millones de im\u00e1genes, pero fragmentadas, desiguales y protegidas. \u201cLos datos existen, pero no se pueden usar tan f\u00e1cilmente\u201d, a\u00f1ade el investigador. <\/p>\n

Falta de informaci\u00f3n<\/p>\n

A esto se suma el factor de comunicaci\u00f3n. Salazar cree que parte del recelo nace porque no se explica bien al ciudadano c\u00f3mo se usan sus datos: \u201cCuando se dice claramente que se usar\u00e1n solo de forma anonimizada \u2014edad, sexo y datos cl\u00ednicos, sin identificadores\u2014 la mayor\u00eda no tendr\u00eda inconveniente en que sirvan para entrenar algoritmos. La soluci\u00f3n hacia la que se avanza son los grandes repositorios p\u00fablicos an\u00f3nimos\u201d. <\/p>\n

Varias comunidades ya trabajan en ello. Andaluc\u00eda tiene uno de los proyectos m\u00e1s avanzados de Europa. Hospitales p\u00fablicos como el de Arenas han desarrollado incluso algoritmos propios para garantizar independencia: \u201cSi la IA entra en el cribado, todas las mujeres deben recibir el mismo est\u00e1ndar cada a\u00f1o\u201d. Para eso hace falta interoperabilidad entre proveedores: los hospitales no pueden reprogramar todo cada vez que incorporan un modelo nuevo.<\/p>\n

Montalt insiste en que integrar un modelo en un hospital es \u201cmucho m\u00e1s dif\u00edcil que entrenarlo\u201d. Hace falta conectar bases de datos, adaptar interfaces, ajustar flujos de trabajo y convivir con sistemas que llevan d\u00e9cadas en uso. Adem\u00e1s, persiste la brecha cultural entre quien desarrolla el algoritmo y quien lo usa. \u201cDepende de la persona; hay profesionales muy interesados en la tecnolog\u00eda y encantados de probar cosas nuevas una y otra vez\u201d, cuenta el investigador, que ha trabajado con m\u00e9dicos en varios pa\u00edses. Por eso defiende figuras h\u00edbridas capaces de traducir lo t\u00e9cnico al uso local. E incluso sue\u00f1a con la idea de \u201cuna App Store para hospitales\u201d, una plataforma que facilitara integrar cualquier modelo en cualquier sistema.<\/p>\n

La parte regulatoria completa el cuadro. Salazar, que lleva a\u00f1os trabajando con la Administraci\u00f3n en supervisi\u00f3n algor\u00edtmica y entornos de prueba regulatorios, recuerda que para la UE el uso de cualquier algoritmo que intervengan en decisiones de salud se clasifica autom\u00e1ticamente como de \u201calto riesgo\u201d. Eso implica revisar sesgos, trazabilidad y limitar la autonom\u00eda del sistema. \u201cEl radi\u00f3logo sigue siendo responsable de algo que es muy importante para nosotros, que es la salud\u201d, subraya. <\/p>\n

La IA m\u00e9dica ya demuestra que puede identificar incluso lo que el ojo humano pasa por alto. Su expansi\u00f3n, se\u00f1alan los profesionales consultados, depender\u00e1 de decisiones organizativas: armonizar protocolos, compartir datos con garant\u00edas, conectar sistemas que llevan a\u00f1os funcionando en paralelo y asegurar que cualquier avance llegue a todos, no solo a los hospitales pioneros.<\/p>\n

Tendencias<\/a> es un proyecto de EL PA\u00cdS, con el que el diario aspira a abrir una conversaci\u00f3n permanente sobre los grandes retos de futuro que afronta nuestra sociedad. La iniciativa est\u00e1 patrocinada por Abertis, Enag\u00e1s, EY, Iberdrola, Iberia, Mapfre, Novartis, la Organizaci\u00f3n de Estados Iberoamericanos (OEI), Redeia, y Santander, WPP Media y el partner estrat\u00e9gico Oliver Wyman.<\/p>\n

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