En un contexto de alta demanda y escasez de recursos en el sistema de salud español, la inteligencia artificial (IA) ha surgido como una herramienta clave para mejorar el diagnóstico médico, particularmente en el área de radiología. La creciente presión sobre los servicios de salud ha puesto en evidencia la necesidad de soluciones que agilicen el flujo de trabajo en la interpretación de estudios radiológicos, permitiendo a los profesionales enfocar su tiempo en los pacientes que más lo necesitan.

Radiología en crisis: un sistema saturado

Los servicios de urgencias en España reciben aproximadamente 30 millones de consultas al año. Sin embargo, la cantidad de médicos, especialmente en áreas especializadas como radiología, resulta insuficiente para cubrir esta demanda. Actualmente, se realizan alrededor de 40 millones de estudios radiológicos anuales en España, una cifra que el personal especializado no puede procesar de inmediato debido a la carga de trabajo. En muchas ocasiones, los estudios de rayos X no se informan con la rapidez que los pacientes requieren, lo que puede retrasar el diagnóstico y afectar la calidad de la atención.

Esta saturación responde a diversos factores: el envejecimiento poblacional y el aumento de enfermedades crónicas han incrementado la necesidad de estudios médicos, y la escasez de radiólogos ha convertido la interpretación de imágenes en un cuello de botella. Aunque muchos hospitales cuentan con equipos avanzados de diagnóstico por imagen, el proceso de interpretación sigue dependiendo de la disponibilidad de profesionales, quienes deben gestionar grandes volúmenes de trabajo bajo presión constante.

Ventajas de la inteligencia artificial en radiología

Las herramientas de inteligencia artificial aplicadas a la radiología ofrecen varias ventajas frente a estos desafíos, destacando su capacidad para:

Descartar estudios normales del flujo de trabajo. La IA puede clasificar automáticamente las radiografías normales, eliminándolas del flujo de trabajo del radiólogo. Esto permite que el profesional concentre sus esfuerzos en los casos donde se detectan anomalías, optimizando así el tiempo y los recursos disponibles.

Proveer un apoyo diagnóstico similar al que brindaban los informes radiológicos preliminares. La tecnología de IA puede detectar patrones sospechosos en las radiografías y marcar áreas de interés, lo cual es especialmente útil cuando los informes radiológicos se retrasan o no se realizan. Esto garantiza que los profesionales cuenten con un respaldo para sus diagnósticos iniciales y puedan mantener la calidad del servicio, agilizar su flujo de trabajo y evitar interconsultas y estudios complementarios con resultado normal.

Maximizar el tiempo médico-paciente en casos patológicos. Al identificar rápidamente las radiografías con signos de patologías, la IA permite a los profesionales dedicar más tiempo a los pacientes que necesitan una atención inmediata o especializada. Esta optimización facilita un diagnóstico más rápido y un tratamiento personalizado para los casos complejos.

Apoyar a los profesionales en entornos de alta carga laboral. En un sistema saturado, la IA ayuda a reducir la presión sobre los radiólogos, permitiéndoles manejar volúmenes altos de estudios sin comprometer la calidad de sus análisis. La automatización de ciertos aspectos de la interpretación radiológica libera tiempo y recursos valiosos.

¿Cómo funcionan estas herramientas de IA?

Las herramientas de IA se integran en el sistema de almacenamiento y comunicación de imágenes (PACS) de los centros de salud. Esta modalidad de integración permite que la IA sea compatible con diferentes sistemas PACS, facilitando su implementación. Una vez instalada, la tecnología analiza automáticamente las radiografías previamente seteadas y genera un informe preliminar, que se adjunta a la secuencia de estudios original, es decir, duplica la serie de estudios, manteniendo los originales y ofreciendo una copia analizada para cada archivo dicom.

Más aún, este proceso resulta en la duplicación de la serie de estudios, lo cual es fundamental para que el radiólogo reciba tanto las imágenes originales como una copia con el análisis de la IA. Así, el profesional puede comparar ambos conjuntos de estudios en paralelo, utilizando el análisis de la inteligencia artificial como un recurso adicional para confirmar o descartar diagnósticos.

¿Qué es lo importante?

Este tipo de herramientas no pretenden reemplazar al profesional de la salud; su objetivo es ofrecer un apoyo valioso en el proceso diagnóstico. Lo más importante radica en dos aspectos:

Detectar todas las patologías posibles en las imágenes: estas herramientas deben ser capaces de identificar todas las señales de patologías en las radiografías, asegurando que ninguna condición sospechosa pase desapercibida.

Descartar estudios normales de manera rápida y eficaz: la IA permite eliminar del flujo de trabajo aquellos estudios que no presentan anormalidades, reduciendo así la carga de trabajo del radiólogo. Herramientas como Rayvolve, una IA desarrollada por AZmed, logran un Valor Predictivo Negativo del 99,6% (fuente: AZmed), lo que significa que prácticamente todos los estudios marcados como normales pueden ser descartados con confianza y rapidez.

La inteligencia artificial permite que los profesionales de salud dediquen su tiempo y experiencia a los casos patológicos con mayor rapidez y precisión, garantizando una atención más eficaz y recuperando espacio en el valioso tiempo entre médico y paciente a la hora de la consulta.

En un sistema de salud que necesita una resignificación, la IA no solo optimiza el flujo de trabajo, sino que también mejora la calidad del servicio, consolidándose como una herramienta imprescindible para enfrentar los desafíos actuales y futuros de la radiología.

Alfredo Quirós, International Sales Manager en AZmed