El futuro de la radiología Digital: transformación en la imagenología y mejora de la precisión diagnóstica
Autora principal: Sofía Gómez Rodríguez
Vol. XX; nº 08; 395
The future of digital radiology: transformingimaging and improvingdiagnosticaccuracy
Fecha de recepción: 24 de marzo de 2025
Fecha de aceptación: 15 de abril de 2025
Incluido en Revista Electrónica de PortalesMedicos.com Volumen XX. Número 08 Segunda quincena de abril de 2025 – Página inicial: Vol. XX; nº 08; 395
Autores:
Autor 1. Sofía Gómez Rodríguez
Autor independiente
Autor 2. Emmanuel Leonardo Araya Umaña
Autor independiente
Autor 3. Ernesto Madriz Obando
Autor independiente
Autor 4. Daniel Andrés Montenegro Cerdas
Autor independiente
Autor 5. Viviana del Carmen Sánchez Sala
Autor independiente
Palabras clave:«radiología digital», «imágenes médicas», «inteligencia artificial en radiología», «precisión diagnóstica».
Keywords:»digital radiology», «medical imaging», «artificial intelligence in radiology», «diagnosticaccuracy”.
RESUMEN
El futuro de la radiología digital está siendo moldeado por tecnologías emergentes que transforman la imagenología médica y potencian la precisión diagnóstica. A través de una revisión narrativa basada en una búsqueda sistemática en bases de datos como PubMed, IEEE Xplore y ScienceDirect, se analizaron estudios publicados entre 2014 y 2024 para explorar avances clave en este campo. La inteligencia artificial (IA) destaca por su capacidad para automatizar la detección y el diagnóstico mediante algoritmos de aprendizaje profundo, optimizar la adquisición de imágenes y ofrecer aplicaciones clínicas concretas, mientras que la radiómica permite identificar biomarcadores cuantitativos cruciales para la medicina personalizada. Además, tecnologías como la imagenología multimodal y de alta resolución, junto con herramientas de realidad virtual y aumentada, están mejorando la planificación quirúrgica, la interpretación de imágenes y la educación del paciente. Estos avances han demostrado un impacto significativo en la detección temprana de enfermedades, la reducción de errores diagnósticos y la adaptación de tratamientos a necesidades individuales. Sin embargo, su implementación plantea desafíos éticos y prácticos, como la validación rigurosa de algoritmos de IA, la protección de datos sensibles y la redefinición del papel del radiólogo en un entorno cada vez más automatizado. Este análisis subraya la importancia de abordar estos retos para aprovechar el potencial transformador de las tecnologías digitales en la mejora de la atención al paciente.
Los autores de este manuscrito declaran que:
Todos ellos han participado en su elaboración y no tienen conflictos de intereses
La investigación se ha realizado siguiendo las Pautas éticas internacionales para la investigación relacionada con la salud con seres humanos elaboradas por el Consejo de Organizaciones Internacionales de las Ciencias Médicas (CIOMS) en colaboración con la Organización Mundial de la Salud (OMS).
El manuscrito es original y no contiene plagio.
El manuscrito no ha sido publicado en ningún medio y no está en proceso de revisión en otra revista.
Han obtenido los permisos necesarios para las imágenes y gráficos utilizados.
Han preservado las identidades de los pacientes.
INTRODUCCIÓN
Desde finales del siglo XIX hasta la actualidad, la radiología ha atravesado una importante transformación, desde las imágenes de placas fotográficas básicas hasta convertirse en un campo tecnológicamente avanzado que sirve como un componente central de la práctica médica moderna. La llegada de la radiología digital ha traído cambios revolucionarios en la forma en que los profesionales de la salud abordan el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades en la actualidad. Este artículo de revisión investiga cómo la transformación digital impacta los campos de imágenes médicas al mejorar sustancialmente la precisión del diagnóstico.
Las tecnologías avanzadas, incluida la inteligencia artificial (IA) con capacidades de aprendizaje automático junto con herramientas de análisis de grandes datos, mejoran las capacidades de la radiología digital para brindar imágenes de calidad superior con interpretaciones rápidas y precisas. La atención médica al paciente ha experimentado una revolución tecnológica que disminuye los errores humanos al tiempo que ofrece mejores decisiones para los proveedores de atención médica(1). El acceso remoto a los estudios radiológicos combinado con las características de interoperabilidad del sistema permite que las regiones desatendidas obtengan servicios de diagnóstico de alta calidad.
El análisis de estos desarrollos innovadores debe centrarse tanto en sus aspectos tecnológicos como en sus efectos en la práctica médica y la capacitación profesional, así como en las relaciones médico-paciente. Este artículo presenta un panorama general de cómo la radiología digital transforma los servicios de imágenes al tiempo que establece estrictos parámetros de precisión diagnóstica para respaldar un próximo período de medicina personalizada y eficiente centrada en el paciente.
METODOLOGÍA
Esta revisión narrativa tiene como objetivo explorar los avances en radiología digital y sus efectos tanto en las transformaciones imagenológicas como en la mejora de la precisión diagnóstica. La búsqueda sistemática en bases de datos científicas relevantes, como PubMed, IEEE Xplore, ScienceDirect, Springer y Cochrane Library, se centró en encontrar artículos de investigación originales, revisiones sistemáticas y estudios de casos desde 2014 hasta 2024 que exploraran los avances tecnológicos en radiología digital.
La estrategia de investigación se centró en descriptores específicos que incluían «radiología digital», «imágenes médicas», «inteligencia artificial en radiología», «precisión diagnóstica», «transformación de la salud digital», «tecnología avanzada de TC», «tecnología avanzada de RMN» y «tecnologías emergentes de radiología». Los usuarios combinaron términos operadores como «AND» y «OR» para lograr un refinamiento de los resultados y, al mismo tiempo, garantizar la inclusión de estudios relevantes.
La investigación se centró en investigaciones en inglés y español del período mencionado con disponibilidad de texto completo. Los investigadores se centraron en aspectos críticos dentro de este campo, incluida la integración de la inteligencia artificial (IA) en la interpretación de imágenes, así como las aplicaciones de big data para la mejora del diagnóstico combinadas con los avances tecnológicos en imágenes médicas (tomografía computarizada espectral junto con imágenes por resonancia magnética funcional y ultrasonido tridimensional) y los efectos éticos y prácticos de la revolución digital en radiología.
RESULTADOS
- Tecnologías emergentes en radiología digital
La aplicación de algoritmos de aprendizaje profundo impulsados por inteligencia artificial (IA) en radiología digital permite ahora la identificación automática y el diagnóstico médico de múltiples enfermedades. A través de un amplio entrenamiento en datos médicos, estos sistemas identifican anomalías en imágenes radiológicas a niveles que igualan o superan el desempeño del radiólogo humano en situaciones médicas específicas. El proceso de diagnóstico temprano del cáncer de mama mediante mamografías muestra cuán efectiva se vuelve la tecnología de IA al evaluar a los pacientes y arrojar menos resultados de diagnóstico incorrectos(2). En consecuencia, se fortalece la calidad del diagnóstico médico. Las herramientas basadas en IA actualmente ayudan a los médicos con funciones de segmentación automática de órganos y lesiones que permiten una mejor planificación quirúrgica y una evaluación de la enfermedad a largo plazo.
La IA juega un papel crucial en radiología porque mejora tanto los procesos de adquisición de imágenes médicas como sus pasos de procesamiento posteriores. A través de algoritmos computarizados que pueden modificar los parámetros de escaneo para un mejor mantenimiento de la calidad de la imagen durante todos los procedimientos radiológicos, especialmente esenciales en los exámenes de TC(3). La capacidad de mejorar tanto la calidad como la resolución de la imagen médica a través del procesamiento se hace posible gracias a la tecnología de IA. Los médicos clínicos actualmente emplean redes neuronales convolucionales en los procesos de reconstrucción de MRI, mientras que los sistemas predictivos identifican los resultados clínicos mediante el análisis de patrones en imágenes radiológicas(4). Las aplicaciones optimizan las operaciones al tiempo que ofrecen diagnósticos médicos más precisos y rápidos a los pacientes.
Imágenes multimodales y de alta resolución
El diagnóstico médico ha experimentado un avance fundamental, ya que las imágenes multimodales y de alta resolución permiten realizar estudios detallados de las estructuras biológicas y sus funciones. Las modalidades combinadas de PET, CT y MRI permiten a los profesionales médicos recopilar datos interrelacionados sobre las estructuras anatómicas y los procesos funcionales, lo que conduce a mejores resultados de diagnóstico y planes de tratamiento. La combinación de múltiples fuentes de datos ayuda a crear una comprensión completa del cuerpo humano, eliminando así las limitaciones individuales que se imponen cuando cada técnica funciona de forma independiente(5). Las tecnologías de imágenes de alta resolución ahora proporcionan una visualización avanzada de pequeñas estructuras corporales, incluidos microvasos y fibras nerviosas, junto con pequeñas lesiones para ayudar a los médicos en las áreas de neurología, cardiología y oncología. Además, los nuevos desarrollos aumentan las capacidades de investigación biomédica al tiempo que ofrecen a los profesionales de la salud una mejor capacidad de diagnóstico y diagnósticos de seguimiento de enfermedades junto con mejores evaluaciones de respuesta al tratamiento(2).
Radiómica
El campo de la radiómica presenta técnicas innovadoras que analizan características ocultas y visibles de las imágenes médicas a través de métodos cuantitativos para extraer correlaciones de datos complejos con biomarcadores específicos y patrones de enfermedades. Este enfoque de diagnóstico mejora el valor de la imagen médica y respalda las investigaciones clínicas que encuentran patrones predictivos y de pronóstico en diversos sectores de la atención médica(6). Los desarrolladores en oncología utilizan la radiómica para estudiar las características de los tumores y, al mismo tiempo, medir la respuesta al tratamiento y el potencial de recurrencia mediante análisis de heterogeneidad combinados con evaluaciones del microambiente. La herramienta ha demostrado su utilidad en neurología al ayudar a identificar diferentes lesiones cerebrales y evaluar afecciones neurodegenerativas, así como a planificar enfoques de tratamiento individualizados(7). Las aplicaciones médicas ampliadas sugieren que la radiómica puede integrarse en las operaciones clínicas habituales para mejorar el diagnóstico médico y, al mismo tiempo, optimizar la selección del tratamiento, promoviendo así una atención médica más precisa en diversas especialidades de la atención médica(8).
Realidad virtual y aumentada
La atención médica se transforma gracias a la tecnología de realidad virtual (RV) y realidad aumentada (RA), que crea nuevos instrumentos innovadores para la planificación de cirugías y la comunicación con los pacientes. El uso de la RV proporciona a los cirujanos una visión tridimensional de las estructuras fisiológicas para desarrollar planes de intervención más exactos y permite a los pacientes conocer mejor sus afecciones médicas y operaciones quirúrgicas(9). Los procedimientos intervencionistas se benefician de la tecnología RA porque aplica información médica esencial directamente a la vista del médico del campo operatorio durante la interpretación y navegación de imágenes en tiempo real. La atención médica moderna se beneficia de estas tecnologías que logran una mayor seguridad del procedimiento al tiempo que ofrecen resultados educativos avanzados y experiencias terapéuticas(10).
- Impacto en la precisión diagnóstica
Mejora en la detección temprana de enfermedades
A través de los recientes avances en imágenes digitales, la identificación temprana de enfermedades se volvió más importante porque las técnicas disponibles ganaron una mejor sensibilidad y especificidad. Las técnicas de imágenes avanzadas permiten al personal médico reconocer lesiones menores previamente invisibles, lo que permite una identificación más rápida de las enfermedades en sus puntos de inicio antes de que las tácticas terapéuticas se vuelvan menos poderosas. La detección de anomalías en sus etapas tempranas ofrece mejores posibilidades de tratamiento y mayores posibilidades de supervivencia y calidad de vida para los pacientes(2). Los avances en las tecnologías de imágenes confirman su naturaleza crítica en la práctica médica contemporánea como una herramienta preventiva crucial que permite tanto el seguimiento del paciente como la atención individualizada en diferentes condiciones médicas.
La mejora resulta de un procesamiento e interpretación de los datos de imagen más eficaz que la simple mejora de la tecnología de imagen. Los sistemas inteligentes que utilizan algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático dominan ahora el procedimiento de interpretación radiológica porque permiten a los radiólogos encontrar patrones de atención médica que escapan a la observación humana(11). Estos sistemas de inteligencia artificial mejoran la precisión del diagnóstico al mismo tiempo que agilizan la velocidad del análisis y la producción de decisiones efectivas que acortan los tiempos de espera de los pacientes.
Las tecnologías de imagen modernas proporcionan capacidades de monitoreo continuo de la salud del paciente que representan un beneficio clave para estas soluciones tecnológicas. Estas herramientas permiten al personal médico monitorear la salud del paciente mientras rastrean la progresión de la enfermedad, lo que ayuda a los médicos a modificar los planes de tratamiento antes de que ocurran complicaciones importantes(2). La capacidad de obtener datos de atención médica completos y precisos sobre el estado de salud de los pacientes permite una atención personalizada al paciente porque los proveedores de atención médica pueden desarrollar planes de tratamiento personalizados pero efectivos.
La tasa de reducción de errores de diagnóstico
El error de diagnóstico clínico representa la identificación incorrecta de las condiciones médicas o enfermedades en los pacientes debido a un diagnóstico inadecuado en el momento o la integridad del mismo y una interpretación errónea de los síntomas junto con los resultados de las pruebas o las imágenes médicas. Este tipo de error de diagnóstico surge de varias causas fundamentales, que incluyen información médica incompleta combinada con cargas de trabajo de los profesionales de la salud y fallas de comunicación entre el personal médico y limitaciones del sistema tecnológico(12). Un diagnóstico clínico erróneo lleva al personal médico a proporcionar tratamientos inadecuados y no realizar intervenciones esenciales, lo que puede dar como resultado un empeoramiento de los resultados del paciente y consecuencias graves para la salud.
La práctica clínica de reducción de errores de diagnóstico por imágenes se beneficia enormemente de la automatización de procesos y el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones que minimizan los factores humanos y subjetivos en los diagnósticos médicos. Estas tecnologías permiten el análisis de imágenes médicas con niveles de precisión más altos con resultados consistentes que mejoran la objetividad de la interpretación del diagnóstico y disminuyen la variabilidad entre observadores. Los patrones complejos se vuelven más fáciles de detectar mediante la integración de algoritmos avanzados junto con sistemas basados en inteligencia artificial que activan advertencias para hallazgos médicos no detectados(13). El uso combinado de esta metodología conduce a una mejor precisión diagnóstica que optimiza los procesos de flujo de trabajo clínico, lo que da como resultado decisiones médicas más confiables al tiempo que mejora los resultados del tratamiento del paciente.
La personalización del tratamiento médico
La personalización del tratamiento médico representa un enfoque terapéutico que adapta las intervenciones y estrategias de atención para que coincidan con las características individuales del paciente, incluida la composición genética, el historial clínico, los hábitos de vida y las opciones personales. La optimización de los resultados del tratamiento es el objetivo principal de este enfoque, ya que cada paciente muestra respuestas individuales a diferentes medicamentos y terapias. A través de estrategias de tratamiento personalizadas, los proveedores de atención médica pueden seleccionar opciones específicas que brinden altos resultados con una invasividad reducida para casos de pacientes individuales, al mismo tiempo que minimizan los efectos secundarios y mejoran la calidad de vida del paciente(14). El sistema incluye estrategias de medicina de precisión junto con tecnologías modernas que ayudan a los proveedores de atención médica a comprender mejor las necesidades específicas del paciente, brindando así un tratamiento más eficaz.
La implementación de la medicina personalizada ha demostrado un avance significativo a través del uso integrado de datos de imágenes y la información clínica que permite adaptar los tratamientos a las características individuales del paciente. La combinación de detalles anatómicos, funcionales y moleculares precisos de técnicas de imágenes avanzadas con datos genéticos junto con los registros médicos y los perfiles de riesgo del paciente ayuda a desarrollar planes terapéuticos altamente específicos. A través de este enfoque, los tratamientos se vuelven más efectivos al tiempo que reducen los efectos adversos porque se evitan tratamientos innecesarios o inapropiados(11). La medicina basada en datos a través de la medicina de precisión requiere estas herramientas para crear atención médica centrada, en la paciente basada tanto en evidencia sólida como en rasgos biológicos únicos de cada caso.
- Desafíos y consideraciones éticas
Validación y regulación de las tecnologías de IA
Los métodos de validación estrictos combinados con pautas regulatorias definidas se vuelven esenciales para la implementación de la tecnología de IA en medicina para lograr seguridad junto con estándares de confiabilidad y precisión y parámetros de seguridad. La investigación debe establecer investigaciones de desempeño completas que examinen las mediciones técnicas de los algoritmos junto con la efectividad en situaciones clínicas reales para diferentes pacientes y desafíos médicos. Los protocolos de investigación deben evaluar la confiabilidad mecánica probando contra factores de sesgo y manteniendo procesos de decisión uniformes al tiempo que garantizan una integración fluida dentro de los procesos clínicos existentes(15). La protección de la salud de los pacientes depende en gran medida de las agencias regulatorias que crean estándares definidos para confirmar que estas tecnologías cumplen con los requisitos éticos necesarios junto con los puntos de referencia de calidad. El potencial médico completo de la IA surgirá a través de sistemas de validación adecuados que brinden los máximos beneficios al mitigar sus riesgos inherentes.
Privacidad y seguridad de los datos
La preocupación por la privacidad de los datos del paciente es una base vital dentro de la medicina moderna porque la protección de los datos médicos confidenciales sigue siendo esencial para abordar la creación de confianza y los requisitos regulatorios. A medida que los registros médicos y las imágenes digitales continúan digitalizándose, existe la necesidad de protocolos de seguridad cibernética sólidos que integren sistemas de cifrado de datos junto con autenticación multifactor y procedimientos de evaluación de rutina para detener el acceso no autorizado y las violaciones de datos. Las organizaciones deben cumplir normas de privacidad para preservar la gestión ética y legalmente sólida de la información confidencial. Los sistemas digitales modernos requieren tecnología avanzada junto con políticas claras de gestión de datos para garantizar la protección completa de la integridad y confidencialidad de la información del paciente(16).
Impacto en la fuerza laboral de radiología
El progreso tecnológico digital junto con la inteligencia artificial impulsa cambios rápidos en la fuerza laboral en radiología, lo que presenta problemas desafiantes y oportunidades profesionales para los especialistas en radiología. Los radiólogos necesitan capacitación continua para implementar herramientas automatizadas junto con algoritmos de IA en su práctica profesional. Los radiólogos deben reestructurar su ámbito de trabajo tradicional a medida que la nueva tecnología ejecuta procedimientos repetitivos y analíticos para que los expertos médicos puedan dirigir sus esfuerzos hacia la interpretación esencial y la toma de decisiones cruciales y las relaciones profesionales con otros proveedores de atención médica(17). El radiólogo moderno desempeña un papel ampliado que combina su experiencia médica con la tecnología para mejorar la calidad de la atención al paciente y la precisión del diagnóstico a través de la asociación hombre-máquina en la práctica médica.
CONCLUSIONES
Los avances en radiología digital a través de tecnologías emergentes generan mejoras radicales en el diagnóstico y el tratamiento médico que aumentan la precisión clínica y la eficiencia operativa. Los sistemas de inteligencia artificial junto con la tecnología de imágenes multimodales y el análisis radiómico permiten a los médicos detectar enfermedades médicas en etapas más tempranas, al tiempo que reducen los errores de tratamiento y adaptan los métodos de tratamiento a los pacientes individuales. Las nuevas tecnologías crean imágenes mejoradas que respaldan el diagnóstico junto con la planificación quirúrgica con fines educativos, lo que mejora tanto la calidad del tratamiento como la prestación de atención médica individualizada.
Estas tecnologías plantean importantes conflictos morales junto con dificultades operativas para las que es necesario un análisis cuidadoso y desarrollar medidas. La validación de algoritmos de IA junto con la definición del marco regulatorio junto con la seguridad de la privacidad de los datos se presenta como prioridades necesarias que deben abordarse de inmediato. Los efectos sobre los profesionales de la fuerza laboral de radiología requieren cambiar el papel de los radiólogos de maneras que requieren tanto capacitación continua como la implementación exitosa de estas herramientas en las rutinas clínicas. El progreso tecnológico y la ética profesional impulsarán juntos los avances radiológicos a través de plataformas combinadas hombre-máquina que mejorarán la calidad de la atención médica en el futuro.
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