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| Foto: Areandina |
Cuando un paciente llega a urgencias en estado grave, cada minuto puede marcar la diferencia entre recuperarse, quedar con secuelas permanentes o perder la vida.
En ese escenario, la inteligencia artificial está empezando a desempeñar un papel silencioso, pero decisivo, dentro de las salas de radiología. Lejos de reemplazar a los profesionales de la salud, estos sistemas funcionan como un "copiloto" capaz de analizar imágenes diagnósticas en cuestión de segundos, identificar posibles hallazgos críticos y alertar al equipo médico para acelerar la atención.
Para Carlos Eduardo Martínez Niño, director del Programa de Tecnología en Radiología e Imágenes Diagnósticas de Areandina, seccional Pereira, la principal fortaleza de esta tecnología consiste en priorizar a los pacientes que requieren una intervención inmediata. "La inteligencia artificial actúa como un segundo par de ojos de alta velocidad. Mientras el Tecnólogo en Radiología realiza el estudio imagenológico y verifica su calidad diagnóstica, los algoritmos analizan millones de píxeles en segundos para detectar lesiones críticas que deben ser atendidas de inmediato", explica.
Ese apoyo resulta especialmente valioso durante los picos de atención en los servicios de urgencias, cuando la cantidad de estudios puede aumentar considerablemente y la presión sobre el personal asistencial incrementa el riesgo de pasar por alto un hallazgo importante. Sin embargo, Martínez insiste en que la tecnología no emite el diagnóstico definitivo ni sustituye el criterio clínico. Su función consiste en ayudar a organizar el flujo de trabajo para que los casos más graves sean evaluados primero por el equipo médico.
En regiones como el Eje Cafetero, donde la disponibilidad de especialistas puede ser limitada fuera de las grandes ciudades, esta transformación comienza a cambiar la forma como funciona la red hospitalaria.
Tradicionalmente, un paciente atendido en un municipio con sospecha de trauma severo o accidente cerebrovascular debía ser trasladado hasta una ciudad principal para que un especialista interpretara sus imágenes. Hoy, gracias a plataformas de imágenes diagnósticas conectadas en la nube e integradas con inteligencia artificial, ese análisis preliminar puede realizarse en cuestión de segundos desde el mismo hospital de origen.
Si el sistema identifica un hallazgo crítico y bajo el criterio del médico tratante, la remisión hacia un centro de alta complejidad puede activarse de manera inmediata. Si, por el contrario, descarta una lesión grave, el paciente puede continuar su manejo en su municipio bajo seguimiento médico, evitando traslados innecesarios y descongestionando los hospitales de referencia.
Según Martínez, la verdadera innovación no radica únicamente en detectar una anomalía, sino en conectar automáticamente esa información con todo el equipo asistencial. Cuando el sistema identifica una lesión potencialmente mortal, la alerta puede llegar simultáneamente a urgencias, radiología y los especialistas responsables, quienes acceden inmediatamente a las imágenes para tomar decisiones terapéuticas sin perder tiempo en llamadas o procesos manuales.
A pesar de estos avances, el temor de que las máquinas sustituyan al talento humano continúa siendo frecuente. El especialista considera que ese escenario aún está lejos. "Las máquinas procesan datos; las personas atienden pacientes. El Tecnólogo en Radiología sigue siendo quien posiciona al paciente, ajusta los parámetros del examen, garantiza la calidad técnica de la imagen, protege la seguridad durante el procedimiento y, sobre todo, brinda acompañamiento humano en uno de los momentos de mayor vulnerabilidad", afirma.
La incorporación de inteligencia artificial también obliga a fortalecer nuevas competencias profesionales. Además del manejo de estas herramientas, los Tecnólogos en Radiología e Imágenes Diagnósticas deben desarrollar capacidades para supervisar los algoritmos, identificar posibles sesgos, proteger la confidencialidad de la información clínica y garantizar que la tecnología opere bajo criterios éticos y de seguridad para el paciente.
Mientras tanto, la innovación continúa acelerándose. Técnicas de reconstrucción mediante aprendizaje profundo ya permiten obtener imágenes de mejor calidad con dosis significativamente menores de radiación y reducir el tiempo necesario para realizar estudios como tomografías y resonancias magnéticas.
Para Martínez, estos avances tendrán un impacto directo sobre los pacientes: diagnósticos más rápidos, procedimientos más seguros, tratamientos oportunos y una mayor capacidad del sistema de salud para responder a las emergencias sin perder de vista el elemento que ninguna tecnología puede reemplazar: el juicio clínico y el trato humano.
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