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El nuevo perfil del radiólogo: rompiendo paradigmas en la medicina contemporánea.
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Humberto Rosas Lavado
Editorial
INTRODUCCIÓN
Durante muchas décadas, la figura del médico radiólogo estuvo asociada a una imagen casi invisible dentro del hospital: un especialista aislado, rodeado de pantallas, dedicado exclusivamente a interpretar imágenes. Esa percepción ya no describe la realidad. El radiólogo contemporáneo debe dejar atrás el paradigma de “lector de placas” para convertirse en un actor clínico estratégico, un integrador de información y un protagonista en la toma de decisiones médicas.
La radiología actual vive una transformación profunda impulsada por tres fuerzas simultáneas: 1) La digitalización masiva, 2) La inteligencia artificial y 3) La medicina basada en el valor. Este nuevo escenario obliga a redefinir no solo las competencias del radiólogo, sino también su identidad profesional.
CONCLUSIÓN
Romper paradigmas en radiología moderna implica abandonar una visión limitada de la especialidad. El radiólogo actual no trabaja detrás de la medicina: trabaja dentro de ella, influyendo directamente en diagnósticos, tratamientos y resultados clínicos. La inteligencia artificial no sustituirá al radiólogo, pero transformará profundamente su papel profesional. La gran transformación no es tecnológica; es cultural. El desafío ya no consiste únicamente en interpretar imágenes con precisión, sino en redefinir el papel del radiólogo como un médico visible, participativo y estratégicamente indispensable en el sistema de salud moderno.
Bibliografía
- Pérez del Barrio A, Menéndez Fernández-Miranda P, Sanz Bellón P, Lloret Iglesias L, Rodríguez González D. Inteligencia artificial en radiología: introducción a los conceptos más importantes. Radiología. 2022;64(3):228-236.Elsevier España.
- Brady AP, Allen B, Chong J, Kotter E, Kottler N, et al. Developing, Purchasing, Implementing and Monitoring AI Tools in Radiology: Practical Considerations. A Multi-Society Statement From the ACR, CAR, ESR, RANZCR & RSNA. Insights into Imaging. 2024;15:16. Springer Nature. DOI: 10.1186/s13244-023-01541-3.
- Brady AP. Radiology AI in the real world: commentary on “Developing, purchasing, implementing and monitoring AI tools in radiology”. European Radiology. 2024;34:5077-5079. Springer.
- Kohli M, Alkasab T, Wang K, Heilbrun ME, Flanders AE, Dreyer K, Kahn CE Jr. Bending the Artificial Intelligence Curve for Radiology: Informatics Tools From ACR and RSNA. Journal of the American College of Radiology. 2019;16(10):1464-1470.Elsevier.
- European Society of Radiology (ESR). What the radiologist should know about artificial intelligence – an ESR white paper. Insights into Imaging. 2019;10(1):44. SpringerOpen.
- Geis JR, Brady AP, Wu CC, et al. Ethics of Artificial Intelligence in Radiology: Summary of the Joint European and North American Multisociety Statement. Radiology. 2019;293(2):436-440. Radiological Society of North America (RSNA).
- Jha S, Topol EJ. Adapting to Artificial Intelligence: Radiologists and Pathologists as Information Specialists. JAMA. 2016;316(22):2353-2354. American Medical Association.
- Hosny A, Parmar C, Quackenbush J, Schwartz LH, Aerts HJWL. Artificial intelligence in Radiology. Nature Reviews Cancer. 2018;18:500-510. Nature Publishing Group.
- Tang A, Tam R, Cadrin-Chênevert A, et al. Canadian Association of Radiologists White Paper on Artificial Intelligence in Radiology. Canadian Association of RadiologistsJournal. 2018;69(2):120-135.SAGE Publications.