Cómo integrar la Inteligencia Artificial en la radiología clínica: retos y recomendaciones

Artículo original: Recht M, Dewey M, Dreyer K, Langlotz C, Niessen W, Prainsack B et al. Integrating artificial intelligence into the clinical practice of radiology: challenges and recommendations. European Radiology. 2020;30(6):3576-3584.

DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-020-06672-5

Sociedad: European Society of Radiology (@myESR)

Palabras clave: Artificial intelligence, Bioethics, Data, Regulation, Education.

Abreviaturas: IA (Inteligencia Artificial).

Línea editorial del número:

European Radiology publica, en este mes de junio, un nuevo número con un total de sesenta artículos, categorizados por áreas de interés,  destacando el número de artículos relacionados con tórax y abdomen. Además, encontramos un comentario editorial y dos correcciones. Con respecto al COVID-19, únicamente contiene un comentario editorial, distanciándose de la tendencia de publicaciones anteriores. Respecto a la sección de Inteligencia Artificial (IA) consta de siete artículos sobre diversas aplicaciones en la radiología.

De los artículos, además del seleccionado, destacaría uno que analiza la negligencia profesional radiológica según los datos registrados en la corte médica disciplinaria holandesa durante los años 2010 y 2019.

Motivos para la selección:

La elección de este artículo se fundamenta en la importancia sobre la implantación de la IA en nuestro día a día. Considero que es un tema de actualidad en el cual debemos implicarnos paulatinamente, conociendo sus diversos usos y extrayendo las aplicaciones potenciales que puedan tener en nuestra práctica clínica habitual. Debemos dejar el miedo a lo desconocido atrás y comenzar a valorar la utilidad que esta nueva herramienta nos puede proporcionar.

Resumen:

Aunque la IA tiene múltiples aplicaciones potenciales, es en el campo de la salud (y más específicamente en la radiología) donde se están centrando las investigaciones actuales. Numerosos autores se mantienen reticentes en cuanto a su instauración, ya que les preocupa que la IA reemplace a los radiólogos, sin embargo, muchas de nuestras tareas habituales se automatizarán y será una innovación que mejorará la valoración del paciente. De igual modo, permitirá  que la labor del radiólogo consista en integrar los estudios de imagen, las pruebas de laboratorio, el examen clínico y la información genómica.

Aunque hay un llamativo interés e investigación de la IA en la radiología, hay varios obstáculos que necesitamos superar antes de su implantación en la práctica clínica. Es necesario que las organizaciones académicas de la salud colaboren con la industria para solventarlos.

Comenzando por los aspectos éticos, las principales preocupaciones se incluyen en tres grupos: en relación con la legitimidad, la responsabilidad de gestión y la transparencia. Además, el empleo de la IA incluye manejar datos médicos personales, lo que pone en riesgo la protección de datos y la privacidad.

Por otro lado, debemos considerar que la población de la que obtengamos datos está sesgada. Puede ocurrir que no obtengamos datos de algunos sectores vulnerables de la sociedad y que no estén representados. Mientras que la IA en contexto de riqueza puede mejorar el manejo del paciente, en regiones pobres puede ser utilizada para reemplazar la experiencia de los médicos radiólogos. Para subsanar estos aspectos, son indispensables unas guías para el uso moralista de la IA en la imagen, que deberán ser elaboradas por radiólogos en asociación con conocedores de la ética.

Para una introducción responsable de la IA en la práctica clínica, son esenciales unas estrategias apropiadas de validación. Uno de los posibles caminos a seguir es vincular el uso de la IA según lo definido por los usuarios finales, los clínicos, a los desafíos diseñados para evaluar objetivamente y comparar el rendimiento del algoritmo. Este algoritmo debe responder a las propiedades de la reproducibilidad y la generalidad. Para ello, los clínicos deben sugerir distintos escenarios, junto con parámetros de evaluación y definir estos desafíos.

Se precisan diversos conjuntos de datos para entrenar algoritmos sólidos de IA. Estos, necesitan ser desarrollados, entrenados y finalmente testados con un gran conjunto de datos. Se requieren estándares que permitan el uso eficiente y el intercambio de estos conjuntos de datos a través de ensayos clínicos.

El intercambio de datos tiene el potencial de facilitar el desarrollo de herramientas de IA clínicamente relevantes si se superan las barreras para este intercambio y se desarrollan las iniciativas apropiadas.

El radiólogo requerirá diferentes niveles de comprensión de la IA según su rol, pero es esencial para todos los radiólogos obtener una comprensión básica de la IA, incluido su potencial y sus limitaciones.

La creación de los recursos educativos necesarios para un plan de estudios de IA demandará los esfuerzos de colaboración de múltiples partes interesadas, incluidas las sociedades nacionales e internacionales y los departamentos académicos de radiología.

Valoración personal:

El artículo trata un tema de cierta complejidad para los radiólogos, la IA. Sin embargo, desde un punto de vista relativamente básico, centrándose en los obstáculos que plantea su implementación en nuestro medio y dividiendo el texto en apartados según cada una de estas dificultades.

Induce a la reflexión de estos obstáculos, que el radiólogo debe comenzar a plantearse, sobre todo en relación a los aspectos éticos y al estudio de la IA básica.

Cabe destacar que al final del artículo se recopila una lista de recomendaciones donde resume los principales puntos tratados. De ese modo se pueden fijar conceptos y resumir fácilmente la información.

Como punto débil, mencionar que algunos términos no son empleados en nuestro contexto usual, lo que ocasiona que la compresión lectora se haga más laboriosa, sin embargo, es posible hacerse una idea general del tema.

Para concluir, considero que el artículo ejemplifica lo expuesto en su título, describiendo cada obstáculo y planteando soluciones.

 

María Cristina Iniesta González

@CriisIniesta

ciniestagonzalez@gmail.com

Hospital Universitario de la Princesa (Madrid), R3

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Publicado en Revistas

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