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La Inteligencia Artificial (IA) llegó para quedarse, pero nosotros decidimos cómo recibirla —y cómo implementarla. Para proveedores de soluciones inteligentes como Eden, es crucial pensar en cómo los radiólogos interactúan con estas herramientas en sus espacios de trabajo. Esto puede marcar la diferencia entre una IA que trabaja con el médico, y una que trabaja en su contra.
El campo de la radiología emplea una variedad de herramientas inteligentes para el análisis de imágenes y la generación de impresiones diagnósticas. Estos programas son capaces de analizar grandes cantidades de información en segundos, de forma que reducen la carga de trabajo del médico, agilizan el diagnóstico de emergencia e incluso pueden proveer hallazgos previamente invisibles para el radiólogo.
Pero como cualquier otra tecnología, la IA es falible. Según un estudio del 2023, con base en diagnósticos de osteoartritis de rodilla, la tasa de error de una IA es generalmente equivalente a la de un radiólogo humano. Sin embargo, dependiendo de la interacción con el radiólogo, estas incidencias pueden aumentar significativamente y llevar a las decisiones incorrectas. Entre los factores de riesgo para error médico por IA se incluyen:
- Falta de conocimiento sobre el funcionamiento del algoritmo (también llamado el efecto de “caja negra”)
- Ausencia de ROI u otros indicadores visuales de la IA para señalar sus hallazgos en la imagen de estudio
- Inserción automática de los hallazgos realizados por IA en el reporte de estudio
Estos resultados apuntan a una implementación de la IA en la cual no se prioriza la agencia del médico radiólogo. Raymundo González, CTO en Eden, opina que esta debe ser una consideración crucial para cualquier herramienta inteligente en el sector: “todo debe estar pensado para darle al médico control completo”.
Raymundo es líder en la creación de Eden Creator, un modelo de inteligencia de lenguaje que ofrece conclusiones diagnósticas precisas a partir de los hallazgos de un estudio. El objetivo de esta herramienta no es sustituir la interpretación del médico, sino complementar su reporte escrito, una tarea que “no siempre requiere de la habilidad y conocimiento del radiólogo”.
Creator está diseñado para dar poder al usuario, quien tiene la posibilidad de observar las conclusiones sugeridas, editarlas, aceptarlas o simplemente rechazarlas. Con cada instancia, el algoritmo aprende de estas decisiones expertas para afinar sus predicciones más precisas. Así, se evita el riesgo de una conclusión errónea por uso de IA. Además, esta herramienta puede ahorrar hasta una hora de trabajo al radiólogo, reduciendo la fatiga y el cansancio ocular que también puede llevar al error médico.
A medida que las herramientas inteligentes se vuelven cada vez más accesibles a nivel global, es esencial explorar formas de implementación que consideren las condiciones de trabajo del radiólogo y mitiguen el riesgo de error médico. Como establece el American College of Radiology (ACR), “la IA nunca es “una alternativa” al radiólogo”, sino un aliado a su servicio.
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