Inteligencia Artificial vs Profesional en Radiología. ¿Por qué la IA no suplantará el trabajo humano?

Inteligencia Artificial vs Profesional en Radiología. ¿Por qué la IA no suplantará el trabajo humano?

acceso estudio nubix

Si bien el Deep Learning, y la Inteligencia Artificial han supuesto un gran avance para la predicción y automatización en diversas áreas; siendo una de ellas la radiología. También ha supuesto una gran interrogante sobre si estas pudieran llegar a remplazar el trabajo humano.

Volviendo al tema central de la radiología, se ha abordado si es que las Inteligencia Artificial, podría suplantar en un futuro próximo el trabajo y el conocimiento de un radiólogo. Pudiendo a llegar a plantear una pregunta subsecuente, sobre si es realmente necesario mejor estudiar otra especialidad; dado que las IA podrían sustituir a los radiólogos.

Al respecto Davenport y Dreyes intentan responder a las preguntas, con estos argumentos:

  • Diagnóstico sin contexto: Es cierto que la inteligencia artificial podría llegar a realizar un diagnóstico con base a las imágenes; sin embargo, el radiólogo, con ayuda del diagnóstico preliminar y con ayuda de otros especialistas, podrían llegar a tener un diagnóstico más certero.
  • Tiempo para su implementación: Las IA de la actualidad, se enfocan en un objetivo único: detectar una lesión en una zona, ubicación de un nódulo, entre otras. Las IA, no llegan a ser multifacéticas como el especialista, siendo utilizadas para tareas específicas.
  • Uso de los datos: Para validar la eficacia de una Inteligencia Artificial al es que se desea pronosticar una anomalía, estos tuvieron que haber sido validados por un especialista de radiología, para su utilización.
  • Responsabilidad: A pesar de su eficacia, la responsabilidad de su uso y regulación siempre será por el ser humano, por lo que en este último recae la tarea de actualizar a dicha IA, a las nuevas regulaciones o avances futuros.

Es por esto que el especialista debe ver a una IA como una herramienta la cual permita realizar un diagnóstico previo, para que este con ayuda de las otras especialidades, puedan proporcionar al paciente, un mejor tratamiento.

Davenport, T. H., & Dreyer, K. J. (2018). AI Will Change Radiology, but It Won’t Replace Radiologists. Harvard Business Review Digital Articles, 2–5.