La IA no reemplaza a los radiólogos: cómo la inteligencia artificial está transformando, pero no sustituyendo, la práctica médica en Argentina

Lead: Un grupo de referentes de la radiología española y expertos internacionales debatieron el futuro de la especialidad ante la irrupción de la inteligencia artificial (IA). En Argentina, la discusión cobra una dimensión particular: la IA promete aliviar la escasez de radiólogos en hospitales públicos, pero también plantea desafíos de regulación, capacitación y costos que afectan directamente al bolsillo de los pacientes cordobeses y al sistema de salud provincial.

De la profecía de Geoffrey Hinton a la realidad de los servicios de imagen

En 2016, Geoffrey Hinton, considerado el “padrino” de la IA, advirtió que en cinco años los algoritmos de aprendizaje profundo superarían a los radiólogos. La predicción, que resonó en congresos de todo el mundo, resultó prematura. Hoy, casi una década después, los jefes de servicio de radiología de la OSI Donostialdea y de hospitales españoles confirman que la demanda de estudios ha aumentado y que el número de radiólogos también creció. “La IA no ha acabado con los radiólogos, al contrario, ha amplificado la necesidad de profesionales humanos”, asegura José Luis del Cura Rodríguez, expresidente de la SERAM.

IA como compañero de trabajo: el caso de los hospitales españoles

Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe, describe la IA como “el compañero ideal para mejorar la fiabilidad y precisión”. Herramientas que resumen 50 folios de estudios en minutos ya están en uso en varios hospitales, pero su efecto ha sido paradójico: al agilizar la detección de anomalías, se han generado más solicitudes de informes, lo que eleva la carga de trabajo de los radiólogos.

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, puntualiza que la premisa de Hinton era incompleta. “La radiología no es solo reconocimiento de patrones; implica integrar síntomas, antecedentes y contexto clínico. Ese juicio no se puede automatizar”.

Impacto concreto en la salud pública argentina

En la provincia de Córdoba, donde la tasa de radiólogos por habitante está por debajo del promedio nacional, la IA se ha adoptado como una herramienta de apoyo en hospitales como el Hospital Universitario San Vicente y el Sanatorio del Parque. Según datos del Ministerio de Salud de la Provincia, entre 2022 y 2025 se invirtieron más de 150 millones de pesos en plataformas de análisis de imágenes basadas en IA, financiadas en parte por el Fondo Nacional de Innovación.

Los médicos de urgencias de la ciudad de Córdoba ya utilizan algoritmos de IA para priorizar radiografías de tórax y detectar rápidamente signos de neumonía, lo que ha reducido el tiempo de espera en emergencias en un 18 %. Sin embargo, el aumento de falsos positivos ha generado una ligera alza en la cantidad de pruebas complementarias, lo que repercute en los costos del sistema de salud.

Regulación y responsabilidad: la normativa europea y su eco en Argentina

La legislación europea clasifica los sistemas de IA para diagnóstico como de “alto riesgo” y exige supervisión directa de un radiólogo. En Argentina, la Agencia Nacional de Tecnologías Sanitarias (ANTS) está trabajando en un marco regulatorio similar, que obligará a que cualquier algoritmo de IA sea validado en poblaciones locales antes de su despliegue masivo.

Esta medida busca evitar el “deskilling” de los profesionales, fenómeno descrito por la investigadora Amelia Jiménez Sánchez de la Universidad de Barcelona, que advierte que la confianza ciega en la IA puede erosionar habilidades clínicas esenciales.

Formación y futuro: radiólogos que lideran la IA

Los hospitales cordobeses están implementando programas de capacitación que combinan la enseñanza tradicional con módulos de manejo de IA. En el Hospital de Niños “R. G. Mendoza”, los residentes aprenden a interpretar los resultados de algoritmos de detección de fracturas y a validar su precisión antes de emitir un informe final.

Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante y vocal de la Sociedad Española de Radiología Vascular e Intervencionista, señala que la clave está en entrenar a los profesionales para que la IA sea una segunda opinión, no un sustituto.

Los límites técnicos y humanos de la IA en radiología

Entre los problemas más citados están la falta de robustez frente a datos fuera del dominio de entrenamiento, la escasa explicabilidad de los modelos y la dificultad de integrarlos en los flujos clínicos habituales. Un estudio publicado en Nature Medicine muestra que, sin una validación adecuada, los algoritmos pueden fallar al enfrentar poblaciones con alta prevalencia de comorbilidades, como la diabetes, frecuente en la región pampeana.

En la práctica cotidiana, la IA tiende a generar más falsos negativos en áreas como la detección de microcalcificaciones mamarias, lo que obliga a los radiólogos a revisar manualmente un mayor número de imágenes para garantizar la seguridad del paciente.

Retos y perspectivas para la radiología argentina

El principal desafío para el sistema de salud argentino es equilibrar la inversión en tecnologías de IA con la necesidad de contratar y retener radiólogos calificados. La escasez de profesionales en provincias como Santiago del Estero y Chaco se ve agravada por la migración de especialistas hacia la capital federal, donde los salarios y la infraestructura son más atractivos.

Al mismo tiempo, la IA ofrece la posibilidad de descentralizar la interpretación de imágenes mediante plataformas en la nube, permitiendo que radiólogos de Buenos Aires revisen estudios realizados en hospitales rurales. Este modelo, ya probado en la red de salud de la Universidad Nacional de La Plata, podría reducir la brecha de acceso a diagnóstico de calidad en todo el país.

En conclusión, la inteligencia artificial no ha acabado con la radiología; la ha convertido en una disciplina más compleja y colaborativa. En Argentina, el futuro dependerá de políticas públicas que fomenten la capacitación, la regulación y la inversión responsable, para que la IA sea una aliada que mejore la atención sin desplazar al profesional que, al final del día, decide qué es importante y qué no.

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