Cáncer de mama: cómo la IA puede mejorar el acceso y la eficiencia en los diagnósticos médicos en Estados Unidos

La propuesta de inteligencia artificial en hospitales públicos para reemplazar radiólogos en la interpretación inicial de imágenes médicas ha generado un intenso debate en Nueva York.

Mitchell H. Katz, presidente y director ejecutivo de NYC Health + Hospitals, planteó que la tecnología podría asumir esa función tan pronto como la regulación estatal lo permita. El anuncio, recogido por Radiology Business, ha puesto en el centro de la discusión la seguridad del paciente, el potencial ahorro en costes y el acceso ampliado al diagnóstico.

Actualmente, la posibilidad de que la inteligencia artificial sustituya a los radiólogos en hospitales públicos estadounidenses enfrenta barreras legales y opiniones divididas entre especialistas y directivos. Si bien existen señales prometedoras sobre el desempeño de estos sistemas en estudios de bajo riesgo, los expertos insisten en que la supervisión humana sigue siendo obligatoria y advierten sobre el peligro de priorizar la reducción de gastos por encima de la seguridad médica.

Katz defendió su postura el 25 de marzo, durante un panel organizado por Crain’s New York Business. Allí expuso la perspectiva de que la inteligencia artificial puede transformar la interpretación de mamografías y otros estudios en grandes redes hospitalarias.

Según datos difundidos por Radiology Business, NYC Health + Hospitals cuenta con 11 hospitales y atiende a más de un millón de neoyorquinos cada año, respaldado por una inversión de USD 224 millones en sistemas avanzados de imagen. Katz afirmó que la tecnología ya permite “reemplazar a muchos radiólogos con inteligencia artificial”, aunque reconoció que cualquier avance depende del cambio en la regulación vigente de Nueva York.

Resultados preliminares de la inteligencia artificial en hospitales estadounidenses

Durante el panel, otros líderes hospitalarios refirieron datos favorables sobre la eficacia de estos sistemas. David Lubarsky, presidente y director ejecutivo de Westchester Medical Center, señaló que la inteligencia artificial aplicada a mamografías en su institución ha superado a los médicos en casos negativos de bajo riesgo.

Detalló que el sistema solo falla en “3 de cada 10.000“, una tasa de error especialmente baja para este tipo de exámenes, lo que refuerza el argumento de ampliar su uso en la atención rutinaria. Sandra Scott, presidenta de One Brooklyn Health, consideró la adopción de esta tecnología como “un cambio decisivo” para hospitales con recursos limitados.

Según Scott, permitir que la inteligencia artificial realice las lecturas iniciales podría transformar los procesos de instituciones financieramente vulnerables, ayudando a mantener su funcionamiento y el acceso a exámenes clave como las mamografías.

Katz y otros directivos insistieron en que la ampliación de la inteligencia artificial en la interpretación diagnóstica aliviaría la presión por los altos salarios de los radiólogos y la demanda creciente de exámenes. El desafío, coincidieron, es modificar la regulación estatal para permitir que la tecnología asuma las lecturas iniciales en casos de bajo riesgo, reservando la revisión humana para los resultados anómalos.

Críticas médicas y advertencias sobre los riesgos del reemplazo

El planteamiento suscitó críticas entre los radiólogos, preocupados por la seguridad y calidad diagnóstica. El radiólogo Mohammed Suhail, de North Coast Imaging, expresó a Radiology Business su rechazo a la propuesta, calificándola de “ingenua” y “peligrosa”.

Suhail advirtió que los administradores hospitalarios no especialistas pueden subestimar los riesgos y ser fácilmente influenciados por promesas tecnológicas aún lejanas de garantizar una atención segura. Aseguró que la lectura exclusiva por sistemas automáticos “provocaría daños y muertes de pacientes”, y que “solo alguien sin conocimiento de radiología defendería algo tan ingenuo”.

Según Suhail, los hospitales a menudo priorizan el recorte de gastos incluso cuando esto puede afectar la seguridad del paciente, siempre que sea legal. Estas posturas reflejan una creciente desconfianza en el gremio médico, que sostiene que la inteligencia artificial requiere validaciones rigurosas antes de un despliegue a gran escala sin supervisión humana.

La controversia se ha extendido fuera del sector hospitalario público. Dario Amodei, director ejecutivo de Anthropic, generó debate al declarar en un pódcast que la inteligencia artificial ya había asumido la función central de la especialidad, afirmación que fue desmentida por radiólogos y especialistas.

El desafío regulatorio y el futuro de la interpretación médica

En Nueva York, la ley vigente exige que un radiólogo supervise y valide todas las interpretaciones de imágenes médicas. Este marco impide por el momento que sistemas automáticos trabajen de manera autónoma. No obstante, directivos como Katz han instado públicamente a modificar los reglamentos, con el fin de permitir que la inteligencia artificial realice la primera revisión de estudios normales.

De prosperar un cambio en la regulación, Nueva York podría convertirse en referencia para reformas similares en otros estados e incluso fuera de Estados Unidos. Defensores de la digitalización diagnóstica consideran que autorizar la autonomía de la inteligencia artificial aceleraría los diagnósticos, reduciría los costes y ayudaría a paliar la escasez de especialistas en zonas desatendidas.

Sin embargo, muchos profesionales temen que las expectativas optimistas sobre la inteligencia artificial excedan su fiabilidad real y generen una confianza excesiva en herramientas cuya validación aún está en proceso. El debate sobre el papel de la tecnología en la interpretación médica sigue abierto y serán las autoridades regulatorias quienes decidirán el alcance y los límites de esta transformación.

Para Radiology Business, el trasfondo del debate enfrenta a quienes priorizan el ahorro hospitalario con quienes sostienen que la supervisión médica experta es la mejor garantía de bienestar sanitario.

En última instancia, el nivel de confianza en la inteligencia artificial para exámenes fundamentales dependerá de quién defina el riesgo aceptable: los responsables financieros de los hospitales o los propios radiólogos.