«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.

Ese pronóstico, lanzado cuando la IA apenas empezaba a asomar en la medicina, se revisó a la luz de la práctica cotidiana. Diez años después, los jefes de radiología de hospitales españoles afirman que la inteligencia artificial llegó como compañera, no como sustituta.

La IA ya está en todas las salas de imagen

José Luis del Cura Rodríguez, jefe del servicio de Radiología de la OSI Donostialdea y ex presidente de la SERAM, señaló que la carga de trabajo ha crecido de forma sostenida: más estudios, mayor calidad de imágenes y, por ende, mayor demanda de informes. Los algoritmos filtran y pre‑clasifican los casos, pero la firma final sigue correspondiendo al radiólogo.

Luis Martí Bonmatí, director del Área Clínica de Imagen Médica de La Fe y catedrático de la Universidad de Valencia, describió a la IA como “el compañero ideal para elevar la fiabilidad y la precisión”. Según él, la tecnología no ha eliminado plazas; al revés, ha generado la necesidad de profesionales que dominen tanto la visión computacional como la interpretación clínica.

Más que reconocimiento de patrones

Ángel Morales, coordinador de la comisión de IA de la SERAM, rebatió la idea de que la radiología se reduzca a identificar formas. “Los radiólogos integran síntomas, antecedentes y riesgos bajo incertidumbre. Ese juicio no se programa”.

Álvaro Palazón, radiólogo del Hospital General de Alicante, explicó que en urgencias la IA alcanza niveles comparables a los de un médico generalista, pero sigue quedando 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”, recordó Morales, quien añadió que la escasez de radiólogos se agudiza 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, describió 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, advirtió sobre el riesgo de «deskilling»: una dependencia excesiva podría erosionar habilidades esenciales. “Los algoritmos pueden presentar sesgos y fallas que solo un ojo entrenado detecta”.

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.