Conocimientos, actitudes y expectativas de los técnicos radiólogos sobre la inteligencia artificial en la imagen médica
Artículo original: S.Coakley, R.Young, N.Moore, A.England, A.O’Mahony, O.J.O’Connor et al. Radiographers’ knowledge, attitudes and expectations of artificial intelligence in medical imaging. Radiography, 28 (2022)943-948
DOI: https://doi.org/10.1016/j.radi.2022.06.020
Sociedad: Society and College of Radiographers and the European Federation of Radiographer Societies radiographyonline.com
Palabras clave: Artificial intelligence, radiography, medical imaging, survey and education.
Abreviaturas y acrónimos utilizados: IA (Inteligencia Artificial), TSIDMN (Técnico superior en imagen para el diagnóstico y medicina nuclear), CT (Tomografía computarizada), ESR (European Society of Radiology) ISRRT (International Society of Radiographers and Radiological Technologists), EFRS (European Federation of Radiographer Societies), ASRT (American Society of Radiologic Technologists.
Línea editorial del número: Radiography es una revista que promueve la práctica basada en la evidencia mediante la difusión de investigaciones clínicas, científicas y educativas de alta calidad relacionadas con todos los aspectos de la radiología diagnóstica y terapéutica.
En este número hay una gran variedad de artículos, siete de estos artículos de revisión están dirigidos a técnicos radiólogos.
Motivos para la selección: La IA está presente cada vez más en nuestros servicios y se discute acerca de cómo afectará al trabajo de los radiólogos, pero se habla muy poco, o casi nada, de cómo lo ven los técnicos radiólogos.
Me parece fundamental que podamos formarnos en IA para adoptar sin reparos esta tecnología que ha venido para mejorar el mundo de la imágen médica.
Resumen: El campo de la imagen médica, debido a su dependencia de la tecnología, ha empezado a experimentar la presencia y la influencia de la IA.
Algunas empresas de diagnóstico han incorporado capacidades de IA en su maquinaria y se utilizan algoritmos para optimizar las dosis de radiación de los CT, reducir el ruido de las imágenes y llevar a cabo la alineación automática de los detectores.
Aunque ya se ha empezado a explorar cómo puede afectar el progresivo desarrollo de algoritmos de IA que permiten acciones más automatizadas a las funciones de los radiólogos, existe poca bibliografía que estudie cómo se sienten los TSIDMN frente a esta nueva tecnología desarrollada por la IA.
El objetivo de este estudio es obtener información acerca de las percepciones, conocimientos y expectativas en torno a la integración de la IA en la imágen médica entre una muestra de TSIDMN y determinar el estado actual de la formación en IA.
Durante diez semanas se llevó a cabo un estudio cuantitativo transversal en línea dirigido a TSIDMN residentes en Europa. Los datos obtenidos incluían información demográfica, percepción y comprensión de la IA por parte de los participantes, expectativas de la IA y formación relacionada con la IA.
Los estudios realizados por la ESR y Waymel et al. sobre la opinión de los radiólogos acerca del auge de la IA revelaron una actitud favorable acompañada de un gran interés en la formación sobre las posibles aplicaciones de la misma. Por el contrario, algunos estudiantes descartaron la especialidad de radiología por temor a que la IA desplazará a los radiólogos. Se constató la necesidad de formación sobre IA para su adopción en el campo de la imágen médica.
En Europa, actualmente se carece de información sobre las actitudes de los TSIDMN respecto a la integración de la IA en sus funciones y sus niveles de comprensión de los conceptos de la misma. Existe una declaración reciente de la ISRRT y la EFRS que establece “las posiciones de ambas organizaciones en términos de IA en el campo de la imágen médica impulsando una actitud de adopción y adaptación hacia la tecnología de IA”.
Los TSIDMN, como partes interesadas fundamentales en la integración de la IA en la imágen médica, deben ser conscientes, estar preparados y contar con el apoyo necesario para sacar el máximo provecho de la IA. Este será un proceso dinámico que debería ayudar a garantizar que la implementación mejore la eficiencia radiográfica, priorizando la atención y la experiencia del paciente.
Los objetivos del estudio son los siguientes:
- Investigar las actitudes, percepciones, conocimientos y expectativas de una muestra de TSIDMN hacia la emersión de la IA en la imágen médica.
- Utilizar la información anterior para llegar a un consenso sobre la percepción de la IA por parte de los TSIDMN europeos y explorar cómo se percibe en función de factores demográficos como el sexo, la edad y la formación académica.
- Determinar si la formación relativa a la IA se considera actualmente adecuada.
La encuesta se realizó online utilizando la aplicación web Google Forms. Los datos anónimos se importaron de Google Forms a Microsoft Excel 2011 y se generaron tablas de frecuencia para las respuestas tipo Likert.
Se recogieron 96 respuestas válidas. El mayor porcentaje de participantes (32,3%) tenía entre 30 y 39 años, seguido de cerca por el grupo de 40 a 49 años (30,2%) y el de 20 a 29 años (25%). Más del 50% de los encuestados habían obtenido sus estudios en Irlanda y el Reino Unido. Se incluyeron TSIDMN de todos los niveles de experiencia (años y nivel de titulación).
La mayoría de los participantes (88,5%) creían que los TSIDMN debían acoger, adoptar y adaptarse a la tecnología. Sin embargo, sólo el 41,7%, consideraban el autoposicionamiento y el control automático de la exposición como un tipo de IA. El 41,7 % no entendían la diferencia entre Machine Learning y Deep Learning.
El 81,2% de los participantes creían improbable que la IA sustituya a los TSIDMN. La mayoría consideraban que la IA tenía un papel primordial en el sector y se mostraban entusiasmados. Sólo el 29,2% de participantes se mostraban aprensivos ante la introducción de la IA y al 57,3% de ellos les preocupaban las cuestiones éticas que comprenden su integración.
La mayoría de los TSIDMN consideraron que la IA afectaría a los aspectos funcionales de su trabajo relacionados con la interpretación de las imágenes, la evaluación de la calidad radiográfica, la selección de los factores de exposición y la programación de los pacientes. Cincuenta y tres participantes creían que la IA no afectaría a la comunicación y la atención del paciente.
No hubo diferencias significativas en cuanto al sexo y las respuestas sobre los efectos de la IA en el papel de la radiografía y la formación previa a la IA. Las respuestas a cada tema no difirieron significativamente entre los grupos de edad. Los TSIDMN de Irlanda y el Reino Unido indicaron una menor familiaridad con la IA que otros colegas internacionales. Aunque, no hubo diferencias significativas entre las opiniones sobre la IA y sus efectos en el papel del TSIDMN.
Los resultados del estudio podrían utilizarse como base demostrativa para defender el desarrollo de la IA en los cursos de formación en imágen médica. Es evidente el deseo de formación en IA por parte de la comunidad radiológica.
La población en general se siente cada vez más cómoda con la idea de la IA, aunque, como señala en el estudio de Ongena et al. de 2020, los pacientes necesitan, y seguirán necesitando siempre, la interacción y la comunicación humana en la atención sanitaria.
La mayoría de los participantes coincidieron en que la IA mejorará la planificación de las agendas de pacientes, la interpretación de imágenes, los factores de exposición y la evaluación de la calidad de las imágenes.
Este estudio observó actitudes relativamente positivas hacia la IA entre los TSIDMN, a pesar de la limitada comprensión de algunos aspectos técnicos de los sistemas de IA. También se pone de manifiesto la necesidad inmediata de incorporar la enseñanza de IA en la formación de grado y posgrado de los TSIDMN para conseguir que el personal adopte la IA en la práctica diaria y participe en futuros desarrollos de la IA.
Valoración personal: Tal y como indican en la valoración del mismo estudio, existen limitaciones por falta de tiempo y de las fuentes de distribución. Pero sí que es interesante la detección de falta de formación específica sobre IA ya sea dentro del currículum formativo así como en la formación continuada. A nivel europeo ellos hablan de formación de grado y/o postgrado, algo impensable actualmente en España, donde estamos en clara desventaja comparativa en cuanto a la formación curricular.
Cecilia Aynes Suárez
Parc Taulí Hospital Universitari (Sabadell), TSIDMN