Los aspirantes a radiólogos harían bien en especializarse en radiología intervencionista en lugar de radiología diagnóstica, ya que la inteligencia artificial (IA) pronto podría asumir la tarea de interpretar imágenes médicas, según el cofundador del Parkway Cancer Centre (PCC), con sede en Singapur.

"Si alguien quiere dedicarse a la radiología, no debería hacer radiología diagnóstica. Debe ser un radiólogo intervencionista", dijo el Dr. Ang Peng Tiam, director médico y consultor senior de PCC, durante un lanzamiento de prensa el viernes.

"(Esto significa) que debes ser la persona que hace la angiografía, que bloquea los vasos, la que hace la biopsia, y no la que solo lee las radiografías", señaló.

"Porque esa lectura en el futuro la harán por completo las computadoras y la IA. Así que este es todo un proceso de aprendizaje", agregó.

La radiología intervencionista es la subespecialidad en la que los médicos realizan procedimientos mínimamente invasivos guiados por imágenes —como angiografías, biopsias y embolización de vasos que alimentan tumores— de manera práctica, en contraste con los radiólogos diagnósticos, cuya función principal es interpretar estudios e informar los hallazgos.

Los comentarios del Sr. Ang surgen de la experiencia del centro con un paciente de cáncer de pulmón, en la que un radiólogo identificó inicialmente solo tres nódulos en los pulmones, mientras que un análisis posterior asistido por IA reveló un total de 20 nódulos.

Esa discrepancia generó un dilema clínico, obligando a los médicos a sopesar si aún debían recomendar la cirugía con base en la lectura humana tradicional de tres nódulos —que, según la literatura académica, podría ofrecer un 25% de probabilidad de curación— o reconsiderar el tratamiento a la luz de los 20 nódulos detectados por la IA, explicó.

Debido a que la investigación médica histórica se ha basado por completo en el reconocimiento visual humano y no en conteos computarizados, los médicos enfrentan una curva de aprendizaje compleja para determinar cómo interpretar y actuar ante los hallazgos detectados por máquinas.

"Por eso, cuando observas todo el campo de la medicina, hay dos áreas que han cambiado y cambiarán de manera muy significativa: una es la radiología diagnóstica y la otra es la patología", dijo el Sr. Ang.

Ambos campos se centran en el reconocimiento de patrones en imágenes —estudios de imagen en radiología, laminillas de tejido en patología—, que es precisamente el tipo de tarea en el que las herramientas de aprendizaje automático han avanzado más rápido en los últimos años, con reguladores como la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. (FDA) que han aprobado cientos de dispositivos médicos habilitados con IA, muchos de ellos en radiología.

Aunque la IA en la medicina es una fuerza emergente, dijo que la tecnología nunca podrá reemplazar a los seres humanos, porque la atención sanitaria también implica "el elemento de confianza, cuidado y esperanza", cualidades que, señaló, solo las personas pueden brindar.

La declaración del Sr. Ang se produce mientras se proyecta que el mercado de la IA en el sector salud alcance un valor de 28.200 millones de dólares en 2026 y crezca hasta 146.300 millones de dólares para 2031, lo que representa una tasa de crecimiento anual del 39%, según Wissen Research, una firma consultora global. — Edg Adrian A. Eva