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El Impacto de la IA en la Radiología y sus Consecuencias en el Empleo

Se anticipaba que la inteligencia artificial (IA) transformaría radicalmente la radiología, reduciendo la necesidad de especialistas humanos para leer escáneres en busca de tumores y otras anomalías.

Sin embargo, la realidad ha sido distinta: la demanda de radiólogos está en su punto más alto, y las facultades de medicina están aumentando las plazas de residencia en esta especialidad para cubrir la necesidad. La razón principal es que los modelos de IA para imágenes médicas no funcionan tan bien en entornos reales como en las pruebas de laboratorio.

Esto se debe a varios factores, como sesgos en los datos de entrenamiento —un modelo entrenado con datos de un hospital no se transfiere bien a otro— y a que la IA suele estar diseñada para detectar problemas específicos, mientras que un radiólogo puede identificar múltiples anomalías simultáneamente. De hecho, un estudio de 2024 de la Facultad de Medicina de Harvard encontró que el uso de la IA puede interferir con el desempeño de un radiólogo y la precisión de su interpretación, resultando en peores resultados cuando un humano y una IA trabajan juntos. Este fenómeno es similar al "ciclo de sobreexpectación" (hype cycle) observado en otras tecnologías como los vehículos autónomos, donde la aplicación práctica se encuentra con desafíos del mundo real no previstos en el laboratorio.

El episodio completo acá: