En una entrevista con la OSI Donostialdea, José Luis del Cura Rodríguez, jefe del servicio de Radiología y ex‑presidente de la SERAM, constató que la actividad de los servicios radiológicos ha experimentado un fuerte impulso en los últimos años. «La demanda de exámenes ha crecido, también lo ha hecho el número de radiólogos», afirmó, desmintiendo la idea de que la IA haya puesto a la profesión en riesgo.

La predicción que no se cumplió

En 2016, Geoffrey Hinton, a quien los medios llaman el «padrino» de la IA, aseguró que en cinco años el aprendizaje profundo superaría a los radiólogos. La frase, extraída de una charla en la que comparó a los profesionales con «El Coyote» al borde del precipicio, ha quedado en la memoria colectiva como una profecía apocalíptica. Sin embargo, la realidad que observan los especialistas en hospitales españoles muestra un panorama distinto.

Cómo la IA se ha convertido en aliada

Para Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe, la IA se ha consolidado como el «compañero ideal» que incrementa la fiabilidad y precisión de los informes. La herramienta no elimina la necesidad de radiólogos; al contrario, genera más trabajo porque permite procesar un mayor volumen de estudios con mejor calidad.

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, explica que la IA reconoce patrones visuales, pero la decisión clínica implica integrar síntomas, antecedentes y riesgos. «El juicio clínico no es automatizable», enfatiza, recordando que la normativa europea prohíbe que la IA tome decisiones autónomas sin la supervisión de un radiólogo certificado.

En urgencias, la IA ya asiste a médicos que carecen de la especialidad, logrando diagnósticos más certeros en tórax y musculoesquelético. Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante, señala que, aunque la IA detecta anomalías con alta sensibilidad, también genera falsos positivos que obligan a realizar pruebas complementarias.

Los límites y riesgos de la automatización

Los expertos advierten sobre la «deskilling», el riesgo de que los profesionales pierdan habilidades críticas al confiar excesivamente en los algoritmos. Amelia Jiménez Sánchez, investigadora de la Universidad de Barcelona, subraya que las IA pueden presentar sesgos si no se validan en poblaciones locales, lo que ralentiza su incorporación segura al sistema de salud.

Un estudio reciente en Nature Medicine alerta que la formación médica basada en IA podría dejar a los futuros médicos sin la capacidad de cuestionar resultados automatizados. Por eso, Palazón propone incluir en la curricula académica una formación específica para manejar flujos de trabajo asistidos por IA.

Perspectivas para el futuro

La visión compartida por la comunidad radiológica es clara: la IA transformará la especialidad, pero siempre bajo la guía de profesionales humanos. «El futuro no es IA en lugar de radiólogos, sino radiólogos que lideran la IA», resume José Vilar Samper, radiólogo jubilado que ha visto la transición de una labor técnica a una más clínica.

En la práctica, la normativa europea clasifica los sistemas de IA para diagnóstico como de alto riesgo, exigiendo supervisión continua. Mientras algunas comunidades autónomas priorizan la incorporación de algoritmos en cáncer de mama y próstata, otras se enfocan en validar clínicamente las herramientas antes de su despliegue masivo.

En definitiva, la inteligencia artificial ha demostrado ser una potente herramienta de apoyo, pero el factor decisivo sigue siendo la capacidad humana de contextualizar, priorizar y asumir la responsabilidad clínica.