Hace una década, el científico de aprendizaje automático y premio Nobel Geoffrey Hinton hizo una declaración que aún perturba a los radiólogos. Dijo que los radiólogos eran como coyotes que ya se habían alejado de un acantilado pero aún no habían mirado hacia abajo. El aprendizaje profundo estaba mejorando tan bien, tan rápido, que «la gente debería dejar de capacitar a los radiólogos ahora». En cinco años — diez, como máximo — la IA haría mejor que los radiólogos, predijo.
Esa predicción ya se ha hecho realidad. Sin embargo, en lugar de observar desde la línea de banda mientras la tecnología transforma la profesión, un número creciente de prácticas de radiología están avanzando con inteligencia artificial. Están construyendo y comprando su propia tecnología, poniéndola en uso dentro de sus propias operaciones y promocionando sus habilidades «nativas de IA» tanto a su personal de radiólogos como a sus clientes hospitalarios.
La advertencia de Hinton
El padre del aprendizaje profundo habló con autoridad sobre el futuro de la medicina. Hinton, cuyo trabajo ha transformado campos que van desde el reconocimiento de imágenes hasta el procesamiento del habla, hizo un pronóstico preciso sobre la radiología. Urgió a detener la capacitación para la especialidad, argumentando que las máquinas pronto superarían a los profesionales humanos.
El razonamiento era sencillo. La radiología depende de la vista. Requiere reconocer patrones, algo con lo que el aprendizaje profundo maneja con habilidad. A medida que aumentaba la velocidad de procesamiento y la precisión, la cuestión pasó de si la IA podría asumir el trabajo de los radiólogos a cuándo sucedería.
Lo que los radiólogos están haciendo ahora
STAT informa que los radiólogos no están simplemente esperando la llegada de la inteligencia artificial. En cambio, están actuando sobre ella. Las prácticas están construyendo sus propias herramientas de IA y poniéndolas en uso dentro de sus instalaciones. Al mismo tiempo, están promocionando estas capacidades directamente a sus clientes, presentándose como proveedores «nativos de IA».
Ha ocurrido un cambio notable: en lugar de permanecer como meros espectadores de la evolución tecnológica, los radiólogos ahora están asumiendo un papel activo. Están construyendo los instrumentos que emplearán y están desplegando esos instrumentos para garantizar contratos.
La línea entre desarrollador y profesional
Lo que más destaca de este cambio es cómo difumina la frontera entre la tecnología de construcción y su aplicación en medicina. Los radiólogos están pasando de simplemente usar la IA a realmente crearla ellos mismos. Esto representa una profunda alteración en la conexión entre un profesional y los instrumentos que emplea en su trabajo.
El estudio se centra en las prácticas de radiología ambulatoria y teleradiología, lo que indica que estos grupos más pequeños y adaptables están tomando la delantera. El enfoque promocional dice mucho. Al presentarse a sí mismos como «nativos de la IA», estos grupos están señalando que están a la vanguardia. Están apostando a que los hospitales y los pacientes pagarán una prima a los proveedores que tengan su propia tecnología propietaria.
Lo que viene después
Está claro dónde están las cosas. La IA no llegó a la radiología; ya llegó. La verdadera cuestión no es si los radiólogos emplearán la IA, sino cómo la utilizarán.
El encuadre del informe —que la IA está difuminando la línea entre el desarrollo de tecnología y la práctica clínica— capta la tensión central. En lugar de ser meros espectadores del progreso tecnológico, los radiólogos se han convertido en sus impulsores.
El veredicto sobre la predicción de Hinton
Ha pasado tiempo desde que Hinton hiciera su predicción, pero la práctica de la radiología no se ha detenido. La historia, en cambio, trata sobre cómo los radiólogos se han convertido en sus propias empresas de tecnología. En lugar de esperar a que la IA los reemplace, han tomado el control de la tecnología y la han convertido en algo que controlan.
Está surgiendo una nueva generación de profesionales médicos: el radiólogo que construye el software que interpreta las imágenes. Este es un cambio llamativo, y está ocurriendo en este preciso momento.
Caja de Datos Clave 1. Geoffrey Hinton, premio Nobel y pionero en la inteligencia artificial, predijo en 2017 que la IA superaría a los radiólogos dentro de cinco a diez años. 2. STAT informa que los grupos de radiología ambulatoria y teleradiología están a la vanguardia en la adopción de la IA en radiología. 3. Las prácticas están desarrollando y adquiriendo sus propias herramientas de IA, implementándolas internamente y comercializando capacidades “nativas de IA”. 4. La predicción ha expirado, pero los radiólogos no han sido reemplazados en masa; se han adaptado convirtiéndose en sus propias empresas de tecnología.
STAT informa que los grupos de radiología ambulatoria y teleradiología están liderando la adopción de la IA en radiología.
Recibe El Cuaderno.
Las mejores historias del día y cada veredicto nuevo, en español claro, en tu correo a las siete. Un correo al día, nada más.