“Tan importante es educar a las nuevas generaciones como a la fuerza laboral existente, para que puedan entender cómo hacer que la Inteligencia Artificial les sirva a ellos y a sus roles»
Sarah Aerni
Sarah Aerni, ingeniera y experta en machine learning aplicado a biología y ciencias de la salud, articula de manera precisa la relación que debe existir entre el radiólogo y la inteligencia artificial (IA). Aunque su implementación en la práctica clínica está en sus primeras etapas, en el ámbito del editorialismo en radiodiagnóstico, su presencia es cotidiana. Ejemplos de ello son las revistas afiliadas a la americana Radiology (Radiology: Artificial Intelligence y Radiology: Advances) y a European Radiology (European Radiology: Experimental), que tienen un factor de impacto creciente y presentan interesantes colaboraciones entre radiólogos e ingenieros de datos.
En este mes de noviembre, los miembros del Club Bibliográfico SERAM reflejan esta realidad con 15 revisiones de artículos, principalmente centradas en IA, deep learning e intervencionismo endovascular y percutáneo, publicados en revistas de alto impacto nacional e internacional.
En el ámbito de la radiología cardio-torácica, Marina Siesto presenta un excelente artículo sobre segmentación miocárdica automatizada utilizando IA en Radiology: Artificial Intelligence. Ana Castell elige un estudio de European Radiology que compara el rendimiento diagnóstico entre radiografía y TC de tórax de dosis ultrabaja ante infección pulmonar sin síntomas respiratorios. Óscar Gutiérrez se centra en anomalías pulmonares de alta atenuación en TC, publicado en Insights into Imaging.
En patología musculoesquelética, se destacan procedimientos intervencionistas percutáneos. Carlos Pérez revisa un artículo de Skeletal Radiology que presenta un nuevo método para biopsias de quistes óseos aneurismáticos en niños, mientras que Tania Chico analiza la utilidad de la biopsia con aguja gruesa guiada por ecografía con contraste para tumores de partes blandas publicada en un artículo de European Journal of Radiology.
En neurorradiología, Cristina Linares comenta un polémico artículo del Journal of American College of Radiology sobre el uso de modelos de lenguaje como Chat-GPT para predecir hallazgos en neuroimagen. Miguel Arribas presenta un algoritmo de IA que reconstruye TC de baja dosis con radiación similar a una radiografía de cráneo aplicado a las craneosinostosis, publicado en Pediatric Radiology. En neurointervencionismo, Saray Rodríguez aborda los efectos de la trombectomía mecánica en pacientes con diferentes grados de permeabilidad trombótica, publicado en Neuroradiology, mientras que Kevin Kurt Mac Allister selecciona un artículo de Magnetic Resonance Imaging sobre la asociación del signo de realce intravascular en 3D–T1W TSE con colateralidad en accidentes cerebrovasculares de la arteria cerebral media.
En radiología abdominal e intervencionista, Adriana Álvarez revisa un artículo original en Abdominal Imaging que se centra en predecir el éxito de la biopsia ecoguiada de lesiones hepáticas. Silvia Carreño elige un artículo original sobre ultrasonidos de Radiology que evalúa ecográficamente la respuesta del carcinoma hepatocelular a la quimioembolización. Por último, Pablo Pagliarani presenta una guía práctica para el muestreo de la vena suprarrenal izquierda en pacientes con variantes anatómicas de la vena renal izquierda, recogida en Cardiovascular Interventional Radiology.
Dentro de las revisiones transversales, Ernesto Santana analiza las peticiones inadecuadas de TC y los análisis de un sistema de apoyo a la toma de decisiones clínicas en un interesante artículo de European Radiology. Jasson Oscullo presenta una revisión de Radiología sobre la seguridad del paciente en Resonancia Magnética y Ana Lleó profundiza en la utilidad del TC de energía dual en la urgencia con una revisión educacional basada en casos, publicada en Radiologic Clinics of North America.
Finalizando con la radiología mamaria, Daniela Medina revisa un prometedor modelo predictivo de recurrencia en cáncer triple negativo de mama basado en características del tumor en RM, explicado en un estudio original clínico de Clinical Radiology.
Por último, quería expresar mi agradecimiento a los Coordinadores editoriales e informáticos del CB SERAM por su labor y compromiso con esta iniciativa.
Esperamos que disfruten de este número.
Alba Salgado Parente
Coordinadora Editorial del Club Bibliográfico SERAM
R4 del Hospital Universitario Ramón y Cajal
cbseram.com 
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