La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un potente ámbito de desarrollo e innovación en diversos campos la sociedad y cuenta con un lugar preeminente en el campo de la imagenología médica, pues su proceso básico reside en el análisis de imágenes digitales y sigue avanzando exponencialmente hasta ser usada no solo en el entorno experimental, sino también en la práctica clínica diaria. Esta condición se debe, en parte, a la posibilidad de acceder a hardware cada vez más potentes que han permitido hacer realidad diversos proyectos que en contextos convencionales informáticos no hubiese sido posible conseguir.

La Real Academia de la Lengua (RAE) define a la IA como la “Disciplina científica que se ocupa de crear programas informáticos que ejecutan operaciones comparables a las que realiza la mente humana, como el aprendizaje o el razonamiento lógico”. Este término fue acuñado en 1956 por John Mc Carthy, jefe del departamento de computación de la Universidad de Stanford, aludiendo a “la ciencia e ingenio de hacer máquinas inteligentes”.

Convencionalmente la IA, en general, incluye todo lo concerniente al desarrollo y diseño de sistemas computarizados orientados a realizar una tarea propia comprendida culturalmente como inherente a los seres humanos. (3) Está basada en el análisis formal y estadístico del comportamiento humano.

Los avances dados en relación con la IA son asombrosos en el área de la salud en general, es así, como las investigaciones al respecto se han intensificado. No obstante, la transformación que provoca esta tecnología ha sido de desarrollo e implementación más lentos de lo esperado. Como consecuencia de la introducción de la IA, las mejoras se extienden a diferentes escenarios, por ejemplo, la digitalización de los datos de las personas, (4) que redunda en la mejora en la calidad de la atención.

En el último decenio la IA ha ingresado en nuestra especialidad médica a través de diferentes aplicaciones en los procesos de diagnóstico que se basan en algoritmos de aprendizaje automático (Machine Learning) y el aprendizaje profundo (Deep Learning), (5) lo que ha proporcionado herramientas de apoyo para el médico radiólogo, por tanto, se ha convertido en uno de los avances más significativos en radiología. (6) Diversos argumentos apoyan la incorporación de esta nueva tecnología, brindando la posibilidad de optimizar varios aspectos como el incremento de la certeza diagnóstica, la calidad de la atención al paciente y la disminución de los tiempos de lectura. (7) Asimismo, la implementación de la IA puede influir en la sociedad en sí misma, ya que la radiología consta de un complejo ecosistema de cuidados clínicos, tecnología, avances matemáticos, negocios y economía.

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