«Si trabajas como radiólogo eres como El Coyote al borde del acantilado. En cinco años el aprendizaje profundo será mejor que los radiólogos» — Geoffrey Hinton, 2016.

Diez años después de esa advertencia, los directores de servicios de radiología en España afirman que la realidad es distinta: la IA se ha instalado como compañera de trabajo y no como sustituta. En la mayor parte de los hospitales, los algoritmos revisan las imágenes antes de que el especialista las firme, reduciendo la carga de trabajo y evitando errores de rutina.

La IA ya está en todas las salas de imagen

José Luis del Cura Rodríguez, jefe del servicio de Radiología del OSI Donostialdea, destaca que la cantidad de estudios ha crecido de forma sostenida y que la calidad de las imágenes mejora gracias a los filtros automáticos. «La IA nos ayuda a pre‑clasificar los casos, pero el informe definitivo sigue siendo responsabilidad del radiólogo», asegura.

Para Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe, la inteligencia artificial es «el compañero ideal para elevar la fiabilidad y la precisión». Añade que, lejos de eliminar plazas, la tecnología genera la necesidad de profesionales que sepan combinar la visión computacional con la interpretación clínica.

Más que reconocimiento de patrones

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, critica la visión de Hinton: la radiología no se reduce a identificar formas. «Integramos síntomas, antecedentes y riesgos bajo incertidumbre; esa capacidad de juicio no se programa», puntualiza.

Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante, cuenta que en urgencias la IA alcanza niveles similares a los de un médico generalista, pero sigue estando por debajo de un especialista. «Sirve como segunda opinión y acelera el diagnóstico, aunque también genera falsos positivos que obligan a repetir pruebas».

Regulación y responsabilidad

La normativa europea clasifica los sistemas de IA en diagnóstico como de alto riesgo y exige supervisión directa del radiólogo. «No pueden tomar decisiones clínicas de forma autónoma», recuerda Morales, quien también advierte que la escasez de radiólogos se agrava con el envejecimiento de la población y la mayor complejidad de los estudios.

José Vilar Samper, retirado tras dirigir el Servicio de Radiología del Hospital Peset de Valencia, describe la transformación: «Pasamos de una labor técnica a una visión clínica integral. La IA nos permite enfocarnos más en el paciente y menos en la tediosa tarea de contar imágenes».

Desafíos y límites de la IA médica

Amelia Jiménez Sánchez, investigadora postdoctoral de la Universitat de Barcelona, alerta sobre el riesgo de «deskilling»: la dependencia excesiva podría erosionar habilidades esenciales. «Los algoritmos pueden presentar sesgos y fallas que sólo un ojo entrenado detecta», insiste.

El salto del laboratorio a la práctica cotidiana sigue siendo complejo. Cada comunidad autónoma avanza a su ritmo: Madrid prioriza IA en cáncer de próstata y mama, Cataluña se centra en la validación clínica, y Andalucía invierte en infraestructuras de datos para investigación colaborativa.

En síntesis, la IA ha revolucionado la calidad y velocidad de la radiología, pero el juicio clínico sigue siendo el corazón de la especialidad. La visión de los profesionales es clara: la IA será una herramienta más, mientras los radiólogos continúen liderando su integración.