La inteligencia artificial en la profesión del radiographer, ¿Dónde estamos? ¿Hacia dónde vamos?
Artículo original: Malamateniou C, Knapp KM, Pergola M, Woznitza N, Hardy M. Artificial intelligence in radiography: Where are we now and what does the future hold? Radiography (Lond). 2021 Oct;27 Suppl 1:S58-S62.
DOI: https://doi.org/10.1016/j.radi.2021.07.015
Sociedad: European Federation of Radiographer Societies (@EFRadiographerS)
Palabras clave: Artificial Intelligence, Diagnostic Radiography, Therapeutic Radiography
Abreviaturas y acrónimos utilizados: Inteligencia Artificial (IA), European Federation of Radiographer Societies (EFRS).
Línea editorial del número: Cada número de la revista Radiography incluye un compendio global y transversal de publicaciones relacionadas con todas las vertientes de la profesión. Este número de agosto no es la excepción, de entre las novedades destacan:
- Un sondeo realizado por la EFRS entre las sociedades europeas sobre el rol de los sonographers en los distintos países.
- La tercera parte de una serie dedicada a la opinión que tienen académicos y estudiantes sobre sobre la atención centrada en el paciente y como dicho principio se enseña en la profesión.
Motivo para la selección: La inteligencia artificial ya no es una novedad, pero sigue generando dudas e incertidumbres con respecto a su aplicabilidad y cómo puede repercutir en nuestra práctica profesional. La EFRS está inmersa en la publicación continuada de guías y documentos de posicionamiento sobre este tema, por lo cual debemos seguir dicha retórica.
El grupo de trabajo que firma este documento merece mucho respeto, en concreto la Dra. Christina Malamateniou lleva años realizando un seguimiento cercano al avance de la IA. Para quienes tenemos interés en esta temática, vale la pena estar pendiente de sus investigaciones y trabajo divulgativo.
Resumen: La IA ya es una realidad en nuestros servicios. Se utiliza para la gestión de informes dosimétricos, reconstrucción de imágenes de distintas modalidades, la guía de posicionamiento de secuencias en RM, la corrección del posicionamiento de pacientes en TC y otras tantas aplicaciones que ya existen.
El motivo existencial de la IA debe fundamentarse en la optimización de los recursos y en la mejora de la experiencia del paciente. Los profesionales deben beneficiarse de librarse de tareas repetitivas rutinarias y poder dedicar más tiempo a la atención y cuidado de las personas en los servicios de radiología, medicina nuclear y radioterapia.
¿Supone esto que la IA esté sustituyendo a los radiographers? la respuesta es un claro no y se fundamenta en dos argumentos, por un lado los profesionales deben validar y corregir cuando sea necesario, los resultados propiciados por la IA. Por tanto, deben conocer a profundidad los fundamentos teóricos de las técnicas aplicadas. El otro argumento es que los radiographers seguirán siendo la interfaz entre la tecnología y los pacientes. Por ejemplo, cuando una decisión motivada por el resultado de un algoritmo debe ser comunicada a una paciente, es posible que este requiera una explicación sobre el proceso de elección realizado por el algoritmo.
Como concepto básico, la IA es la automatización de decisiones que anteriormente solo podían ser tomadas por personas. Estos algoritmos aprenden de su propia experiencia y la validación - rectificación de los profesionales. Los niveles más sencillos de IA se conocen como Machine Learning, la presencia y gestión de grandes volúmenes de información ha propiciado que las capas de decisión sean cada vez mayores, iniciándose lo que se conoce como Deep Learning, un aprendizaje más profundo que requiere más información pero consigue tomar decisiones más complejas.
Tanto el diseño, el testeo y la implementación de estos algoritmos, requieren de profesionales expertos independientes que puedan ayudar a mejorar su funcionamiento. No solamente eso, la repercusión en la seguridad del paciente es notoria, por lo que los profesionales seguirán siendo en última instancia garantes de que el algoritmo funcione de forma segura.
Las aplicaciones actuales están centradas en la estandarización y eficiencia de la atención tanto en su vertiente diagnóstica como terapéutica. Esto debería repercutir favorablemente en el tiempo dedicado a los cuidados, en el sentido global de la expresión, de los pacientes en nuestros servicios. Por norma general, se asume que toda la interacción y comunicación con los pacientes debe ser llevada a cabo por los radiographers. Los pacientes prefieren hablar con una persona que con un robot, de la misma manera prefieren comentar sus intereses, preferencias y preocupaciones con un profesional real que con un algoritmo informático.
La presencia omnipresente de la IA, impulsa también un cambio curricular constante en las universidades europeas. Por otro lado, es imprescindible la creación de documentos guía y el marco legal necesario que otorgue nuevas competencias tras el impacto de la IA en las profesiones sanitarias. Los radiographers llegamos más tarde que los médicos y físicos médicos a este terreno. La mayoría de documentos actuales han prescindido de nuestra profesión para estos asuntos, por ello es vital la implicación de más profesionales en proyectos de investigación, tesis doctorales y publicaciones que permitan posicionarnos allí donde se nos necesita ¿Se puede, por ejemplo, valorar la repercusión de las IA en la optimización de dosis en TC sin la implicación de los radiographers? Siendo los profesionales que realizan las exploraciones por TC, parece que la respuesta es un claro no.
¿Y el futuro? Hay una serie de prioridades que deberán ser atendidas para asegurar que el impacto de la IA sea el deseado, estas son:
- Mejorar la validación de las herramientas de IA con profesionales independientes
- Aumentar los estudios prospectivos con un enfoque multidisciplinario y la clara implicación de los radiographers
- Mejorar el soporte legal y que éste sea entendible y fácil de comunicar
- Implicar a todos los usuarios vinculados, prescriptores, cuidadores, pacientes, etc.
- Una mayor implicación por parte de los fabricantes en hacer más fácilmente explicable las aplicaciones de IA
- Aclarar las repercusiones legales en caso de error inducido por IA
- Impulsar la educación basada en la evidencia en el campo de la IA, tanto para radiographers como el resto de profesionales afines
- Mejorar la transparencia en el proceso de desarrollo e implementación de la IA con el objetivo de aumentar la confianza de los usuarios en estas herramientas
- Desarrollar currículos docentes para profesionales que deseen especializarse en la IA
De lo básico a lo más complejo, parece urgente hacer que la IA sea comprensible, útil y familiar para los radiographers en formación y los que ya están inmersos en la práctica clínica y académica. Parece necesario colaborar en generar una opinión optimista sobre el uso de la IA y valorar sus ventajas en el cuidado de los pacientes. Los radiographers debemos dar un paso adelante y asumir el reto.
Valoración Personal:
El artículo es muy interesante y las opiniones que los autores expresan están bien fundamentadas. Son expertos en la materia y eso les da una visión amplia y amigable de la IA.
Personalmente soy un poco más escéptico, sobre todo en cuanto a la repercusión en nuestra profesión. Durante la revolución industrial se prometía bienestar y felicidad a los trabajadores, la realidad fue que las máquinas sustituyeron muchísimas de las profesiones que realizaban las personas. Costó años encontrar un equilibrio que recuperara en parte cierta justicia social. Aunque algunas de las tareas de técnicos y facultativos sean insustituibles, cualquier empleador verá en la IA una oportunidad para reducir costes de personal, negarlo me parece naif. Tengo mis dudas de que la prioridad sea aumentar el tiempo que dedicamos a los pacientes y más dudas tengo de que si en realidad lo es, quienes toman decisiones en las organizaciones lo apliquen de esta manera. Veremos…
Rodrigo García Gorga
Hospital Universitari Parc Taulí de Sabadell, TSIDMN
rgarciag@tauli.cat