La inteligencia artificial como herramienta en radiología.

Resumen

1. Objetivo docente Revisar las bases físicas e innovaciones de la inteligencia artificial (IA) que han permitido mejorar el análisis de imágenes digitales. Enseñar las oportunidades  que ofrecen los softwares basados en IA, así como los conflictos técnicos y éticos a los que nos enfrentamos con su uso. 2. Revisión del tema El desarrollo de la IA  proporcionará  mejoras en la atención sanitaria, desde tareas relacionadas con la elección del protocolo de imagen,  ajuste de dosis de radiación,  colocación del paciente y obtención e interpretación de  imágenes digitales; pero conlleva también sesgos y errores que debemos minimizar para asegurar una distribución justa de riesgo y beneficio. La utilidad de la IA en el análisis de imágenes médicas  se debe al desarrollo del Deep Learning y al desarrollo de las redes neuronales artificiales; redes cuya eficacia aumenta según aumenta su aprendizaje. El objetivo de esta tecnología es equipar a los ordenadores para que aprendan a reconocer patrones de imágenes y mejorar los resultados en el diagnóstico, pero radiólogos y TSID son los últimos responsables de la atención del paciente y necesitarán adquirir nuevas habilidades para obtener el mejor beneficio para este. 3. Conclusiones La convivencia de la IA con los servicios de radiología hará que radiólogos y TSID  aprendendan a apoyarse en estas técnicas para mejorar su productividad, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la calidad asistencial del paciente. La ayuda de la IA proporcionará una ganancia en la sensibilidad y especificidad sin pérdida en la velocidad de lectura.