En una entrevista con la OSI Donostialdea, José Luis del Cura Rodríguez, jefe del servicio de Radiología y ex‑presidente de la SERAM, confirmó que la demanda de exámenes de imagen ha subido de forma sostenida en los últimos años, y que la plantilla de radiólogos también se ha ampliado para atender ese crecimiento. La idea de que la inteligencia artificial haya puesto en riesgo la profesión quedó descartada por los propios especialistas que viven la movida día a día.

La profecía que no se cumplió

En 2016 Geoffrey Hinton, conocido como el padrino de la IA, declaró que en cinco años el aprendizaje profundo superaría a los radiólogos. Esa frase se quedó como una especie de mito apocalíptico, pero la práctica hospitalaria española muestra una realidad distinta: los profesionales siguen siendo el eje central del diagnóstico, y la IA actúa como una herramienta que acelera y afina el trabajo.

IA como compañero de trabajo

Para Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe, la IA se ha convertido en el “compañero ideal” que eleva la fiabilidad de los informes. La tecnología permite procesar un mayor volumen de estudios sin perder calidad, lo que genera más trabajo para los radiólogos, no menos.

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, puntualiza que la IA reconoce patrones visuales, pero la decisión clínica implica integrar síntomas, antecedentes y riesgos. “El juicio clínico no es automatizable”, recuerda, subrayando que la normativa europea obliga a que un radiólogo certificado supervise cualquier resultado generado por algoritmos de alto riesgo.

Ventajas y riesgos en la práctica

En salas de urgencia, la IA ya asiste a médicos que no son especialistas, mejorando la precisión de diagnósticos en tórax y musculoesquelético. Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante, advierte que, aunque la IA detecta anomalías con alta sensibilidad, también produce falsos positivos que obligan a solicitar pruebas complementarias.

Amelia Jiménez Sánchez, investigadora de la Universidad de Barcelona, alerta sobre el “deskilling”: la pérdida de habilidades críticas cuando los profesionales confían demasiado en los algoritmos. Además, señala que los sesgos en los modelos pueden aparecer si no se validan con poblaciones locales, lo que retrasa una incorporación segura al sistema de salud.

Mirando al futuro

La visión compartida entre la comunidad radiológica es clara: la IA transformará la especialidad, pero siempre bajo la guía humana. “El futuro no es IA en lugar de radiólogos, sino radiólogos que lideran la IA”, resume José Vilar Samper, radiólogo jubilado que ha visto la transición de una labor técnica a una más clínica.

La normativa europea clasifica los sistemas de IA para diagnóstico como de alto riesgo, exigiendo supervisión continua y validación clínica antes de su despliegue masivo. Mientras algunas comunidades autónomas priorizan algoritmos para cáncer de mama y próstata, otras prefieren validar la herramienta en entornos reales antes de ampliarla.

En definitiva, la inteligencia artificial se consolida como una potente herramienta de apoyo; el factor decisivo sigue siendo la capacidad humana de contextualizar, priorizar y asumir la responsabilidad clínica.