«Si trabajas como radiólogo eres como El Coyote al borde del acantilado. En cinco años el aprendizaje profundo será mejor que los radiólogos» — Geoffrey Hinton, 2016.

En aquel momento el científico, hoy Nobel de Física, pintó un futuro apocalíptico para la especialidad. Diez años después, los directores de servicios de radiología en España aseguran que la realidad es otra: la IA llegó como compañera, no como sustituta.

La IA ya está en todas las salas de imagen

José Luis del Cura Rodríguez, jefe del servicio de Radiología de la OSI Donostialdea y expresidente de la SERAM, señala que la carga de trabajo ha crecido de forma sostenida. «Los estudios son más numerosos y la calidad de las imágenes ha mejorado gracias a los algoritmos, lo que genera más demanda de informes». La IA ayuda a filtrar y a pre‑clasificar, pero el informe final sigue siendo responsabilidad del radiólogo.

Para Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe y catedrático de la Universidad de Valencia, la IA es «el compañero ideal para elevar la fiabilidad y la precisión». Afirma que, lejos de eliminar plazas, la tecnología ha generado la necesidad de más profesionales que sepan combinar la visión computacional con la interpretación clínica.

Más que reconocimiento de patrones

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, critica la premisa de Hinton: la radiología no se reduce a identificar formas. «Los radiólogos integran síntomas, antecedentes, riesgos y decisiones terapéuticas bajo incertidumbre. Esa capacidad de juicio no se programa».

Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante, explica que en urgencias la IA alcanza niveles similares a los de un médico generalista, pero sigue estando por debajo de un especialista. «Sirve como segunda opinión y acelera el diagnóstico, pero también genera falsos positivos que obligan a repetir pruebas».

Regulación y responsabilidad

La normativa europea clasifica los sistemas de IA en diagnóstico como de alto riesgo y exige supervisión directa del radiólogo. «No pueden tomar decisiones clínicas de forma autónoma», recuerda Morales, quien también subraya que la escasez de radiólogos se agrava con el envejecimiento de la población y la mayor complejidad de los estudios.

José Vilar Samper, retirado tras dirigir el Servicio de Radiología del Hospital Peset de Valencia, describe la transformación de la práctica: «Pasamos de una labor técnica a una visión clínica integral. La IA nos permite enfocarnos más en el paciente y menos en la tediosa tarea de contar imágenes».

Desafíos y límites de la IA médica

Amelia Jiménez Sánchez, investigadora postdoctoral de la Universitat de Barcelona, advierte sobre el «deskilling»: la dependencia excesiva podría erosionar habilidades esenciales. «Los algoritmos pueden presentar sesgos y fallas que sólo un ojo entrenado detecta», insiste.

El salto del laboratorio a la práctica cotidiana sigue siendo complejo. Cada comunidad autónoma avanza a su ritmo: Madrid prioriza IA en cáncer de próstata y mama, Cataluña se centra en la validación clínica, y Andalucía invierte en infraestructuras de datos para investigación colaborativa.

En síntesis, la IA ha revolucionado la calidad y velocidad de la radiología, pero el juicio clínico sigue siendo el corazón de la especialidad. La visión de los profesionales es clara: la IA será una herramienta más, mientras los radiólogos continúen liderando su integración.