Goldman Sachs<\/a> estima que los avances relacionados con la IA podr\u00edan desplazar entre el 6 % y el 7 % de la fuerza laboral de Estados Unidos, aunque tambi\u00e9n se espera que la tecnolog\u00eda cree nuevos empleos.<\/p>\nPero el campo de la radiolog\u00eda se ha convertido en un caso de estudio de c\u00f3mo la IA podr\u00eda potenciar \u2014y no reemplazar\u2014 los empleos. El tipo de trabajo en radiolog\u00eda tambi\u00e9n es ideal para la asistencia de la IA, dijo el Dr. Po-Hao Chen, m\u00e9dico especializado en radiolog\u00eda diagn\u00f3stica en Cleveland Clinic.<\/p>\n
La radiolog\u00eda cuenta con abundantes datos disponibles para la investigaci\u00f3n y las aplicaciones de IA, que requieren grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n para su entrenamiento. La IA puede procesar enormes cantidades de datos mucho m\u00e1s r\u00e1pido que los trabajadores humanos, y ya est\u00e1 ayudando a acelerar ciertos procesos en radiolog\u00eda, por ejemplo determinar qu\u00e9 escaneos necesitan atenci\u00f3n inmediata.<\/p>\n
Pero los m\u00e9dicos humanos siguen siendo necesarios para realizar la mayor parte del trabajo \u2014como hacer diagn\u00f3sticos, examinar f\u00edsicamente a los pacientes y redactar informes\u2014. Adem\u00e1s, se prev\u00e9 que los empleos en radiolog\u00eda crezcan m\u00e1s r\u00e1pido que los de otras \u00e1reas a medida que el campo contin\u00faa adoptando esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n
\u201cLa IA no solo no est\u00e1 reemplazando a esos trabajadores, sino que en realidad est\u00e1 aumentando la cantidad de trabajo que pueden hacer y elevando la demanda de sus servicios\u201d, dijo Jack Karsten, investigador del Centro para la Seguridad y la Tecnolog\u00eda Emergente de Georgetown. \u201cEse es, en cierto modo, un futuro prometedor al que la industria tecnol\u00f3gica puede apuntar como ejemplo de la IA haciendo algo positivo en la econom\u00eda\u201d.<\/p>\n
La IA es muy eficaz analizando im\u00e1genes e identificando patrones en los datos, ambos elementos cr\u00edticos para la radiolog\u00eda. Y el campo lleva a\u00f1os digitalizado, lo que significa que existe una gran abundancia de datos, seg\u00fan Chen.<\/p>\n
\u201cHay usos m\u00e1s peque\u00f1os que todav\u00eda son anal\u00f3gicos, pero en Estados Unidos, en su mayor parte, cada radiograf\u00eda, cada tomograf\u00eda computarizada y cada resonancia magn\u00e9tica puede estar disponible como ceros y unos\u201d, dijo Chen.<\/p>\n
Hoy, los radi\u00f3logos utilizan la IA para ayudar a determinar qu\u00e9 estudios deben priorizarse, mejorar la calidad de las im\u00e1genes y asistir en la elaboraci\u00f3n de res\u00famenes de informes, seg\u00fan el Dr. Chen y otros dos expertos en radiolog\u00eda que hablaron con CNN.<\/p>\n
\u201cEs algo que no reemplaza a nadie, sino que simplemente hace que nuestro trabajo sea m\u00e1s eficiente y significativo\u201d, dijo el Dr. Shadpour Demehri, quien trabaja en radiolog\u00eda intervencionista en Johns Hopkins Medicine.<\/p>\n
Ren\u00e9 Vidal, profesor de ingenier\u00eda y radiolog\u00eda en el departamento Penn Engineering de la Universidad de Pensilvania, considera que la IA es particularmente \u00fatil para obtener resonancias magn\u00e9ticas de alta calidad con menos mediciones. Eso acelera el proceso y permite atender a m\u00e1s pacientes en el mismo tiempo.<\/p>\n
Otras aplicaciones est\u00e1n siendo exploradas en la investigaci\u00f3n, como el uso de IA para medir el volumen de un tumor o completar informes de forma autom\u00e1tica, aunque probablemente a\u00fan est\u00e9n lejos de implementarse, dijo Vidal.<\/p>\n
Las herramientas de IA deben ser aprobadas por la Administraci\u00f3n de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA, por sus siglas en ingl\u00e9s) para su uso m\u00e9dico, un proceso que podr\u00eda tardar alrededor de ocho a\u00f1os considerando el desarrollo y las pruebas cl\u00ednicas, dijo Vidal. Pero esas aprobaciones ciertamente est\u00e1n ocurriendo: de los 1.357 dispositivos m\u00e9dicos con IA actualmente aprobados por la FDA, 1.041 corresponden a radiolog\u00eda.<\/p>\n
Al mismo tiempo, los empleos en radiolog\u00eda parecen estar creciendo. La Oficina de Estad\u00edsticas Laborales proyecta que el empleo en radiolog\u00eda aumentar\u00e1 un 5 % entre 2024 y 2034, una cifra superior al promedio del 3 % para todas las ocupaciones. Datos de Indeed proporcionados a CNN tambi\u00e9n indican que hab\u00eda m\u00e1s empleos en radiolog\u00eda en 2025 que cinco a\u00f1os antes.<\/p>\n
La demanda de estudios durante los procesos de diagn\u00f3stico m\u00e9dico, junto con el envejecimiento de la poblaci\u00f3n, probablemente est\u00e1 impulsando la necesidad de m\u00e1s servicios de radiolog\u00eda, se\u00f1alan los expertos en radiolog\u00eda que hablaron con CNN.<\/p>\n
Pero no siempre se pens\u00f3 as\u00ed. El cient\u00edfico inform\u00e1tico Geoffrey Hinton, ganador del Premio Nobel y tambi\u00e9n conocido como el padrino de la IA, dijo en 2016 que \u201cla gente deber\u00eda dejar de formar radi\u00f3logos ahora\u201d porque el aprendizaje profundo \u2014una rama de la IA que modela c\u00f3mo aprende el cerebro humano\u2014 se encargar\u00eda mejor del trabajo en un plazo de cinco a diez a\u00f1os.<\/p>\n
Hinton dijo en un correo electr\u00f3nico al New York Times el a\u00f1o pasado que habl\u00f3 de forma demasiado general en esos comentarios de 2016.<\/p>\n
Demehri recuerda que exist\u00eda una sensaci\u00f3n de ansiedad en el campo de la radiolog\u00eda sobre la posibilidad de que la IA reemplazara los roles humanos alrededor de 2015 y 2016. Ahora, la tecnolog\u00eda es vista como \u201cun segundo par de ojos\u201d, dijo.<\/p>\n
Aun as\u00ed, existen riesgos relacionados con los sesgos y la posible dependencia excesiva de la IA, seg\u00fan Chen. A diferencia de los radi\u00f3logos humanos, por ejemplo, la IA puede predecir con precisi\u00f3n la raza de una persona a partir de una radiograf\u00eda, seg\u00fan un estudio del MIT de 2022, lo que genera preocupaciones sobre posibles sesgos en los diagn\u00f3sticos.<\/p>\n
Chen tambi\u00e9n dice que le preocupa la tentaci\u00f3n de tomar decisiones de personal \u2014como reemplazar a un m\u00e9dico por un enfermero o a un radi\u00f3logo por un m\u00e9dico de atenci\u00f3n primaria\u2014 si la IA llega a volverse lo suficientemente avanzada. Eso podr\u00eda funcionar en algunos casos, pero no para la mayor\u00eda de las afecciones para las que se utiliza la radiolog\u00eda, como la detecci\u00f3n de c\u00e1ncer o de infecciones mortales.<\/p>\n
\u201cTenemos que entender que gran parte del desempe\u00f1o del algoritmo proviene del hecho de que el resultado automatizado es revisado por un experto\u201d, dijo. \u201cY juntos, esta colaboraci\u00f3n entre la m\u00e1quina y el especialista es lo que hace que la mejora sea real\u201d.<\/p>\n
The-CNN-Wire
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