Durante años, muchos creyeron que la inteligencia artificial eliminaría ciertos empleos, especialmente aquellos que implican el análisis de datos e imágenes, como la radiología. Esta idea surgió debido a la gran capacidad de la inteligencia artificial para analizar imágenes e identificar patrones, lo que llevó a algunos expertos a predecir que los radiólogos serían reemplazados por máquinas.
Sin embargo, esta profesión no solo persiste, sino que está en crecimiento. La radiología se ha convertido en un claro ejemplo de cómo la inteligencia artificial puede complementar un trabajo en lugar de eliminarlo. Profundicemos en esta situación.
Inteligencia artificial y radiología
La radiología ha sido objeto de discusión por ejecutivos tecnológicos en el Foro Económico Mundial de Davos y en un documento de la Casa Blanca sobre inteligencia artificial y la economía. Esto demuestra que se trata de un tema con implicaciones médicas, políticas y económicas.
Además, el banco Goldman Sachs estima que los avances relacionados con la inteligencia artificial podrían reemplazar entre el 6% y el 7% de la fuerza laboral estadounidense. No obstante, también se espera que la tecnología cree nuevos puestos de trabajo.
La radiología se ha convertido en un punto central en este debate, ya que se considera que la inteligencia artificial destaca en el análisis de imágenes y la detección de patrones, lo que podría llevar a la pérdida de empleos para los radiólogos. En 2016, el científico informático Geoffrey Hinton, a menudo considerado uno de los pioneros de la inteligencia artificial y ganador del Premio Nobel, sugirió que las personas deberían dejar de formarse como radiólogos, ya que los sistemas de aprendizaje profundo pronto realizarían el trabajo de manera más eficiente. Sus comentarios generaron preocupación en el ámbito médico.
Cómo la inteligencia artificial está transformando este trabajo
La inteligencia artificial es eficiente y rápida en el procesamiento de grandes cantidades de datos. En radiología, casi todas las imágenes médicas se digitalizan, lo que significa que las radiografías, las tomografías computarizadas y las resonancias magnéticas se almacenan digitalmente, facilitando su análisis por parte de los sistemas de inteligencia artificial.
Actualmente, la inteligencia artificial ayuda a los radiólogos de diversas maneras:
- Identificando qué exploraciones requieren atención inmediata.
- Mejorando la calidad de la imagen.
- Ayudando a resumir los informes médicos.
A continuación, veamos lo que han dicho los expertos sobre la inteligencia artificial:
- El Dr. Po-Hao Chen, radiólogo diagnóstico de Cleveland Clinic, explicó que la radiología cuenta con una gran cantidad de datos disponibles para la investigación y el entrenamiento de la inteligencia artificial, lo que la convierte en un área ideal para la asistencia tecnológica.
- El Dr. Shadpour Demehri de Johns Hopkins Medicine afirmó que la inteligencia artificial no reemplaza a los médicos, sino que hace que su trabajo sea más eficiente y significativo.
- René Vidal, profesor de Penn Engineering en la Universidad de Pensilvania, explicó que la inteligencia artificial también puede ayudar a producir imágenes de resonancia magnética de alta calidad utilizando menos mediciones, lo que acelera el proceso y permite atender a más pacientes en el mismo tiempo.
A pesar de estos avances, todavía se necesitan médicos humanos para realizar diagnósticos finales, examinar a los pacientes y redactar informes médicos oficiales.
Aprobación y crecimiento del empleo
Las herramientas médicas de inteligencia artificial deben ser aprobadas por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA) antes de poder utilizarse en la atención médica. Este proceso de aprobación puede durar alrededor de ocho años, incluyendo el desarrollo y las pruebas clínicas.
De las 1.357 herramientas médicas con inteligencia artificial que han sido aprobadas actualmente por la FDA, 1.401 pertenecen a la radiología. Esto demuestra que la tecnología se está adoptando activamente en este campo.
Al mismo tiempo, los datos demuestran que los empleos en radiología están creciendo. La Oficina de Estadísticas Laborales proyecta que los empleos en radiología crecerán un 5% entre 2024 y 2034, lo que es superior a la tasa de crecimiento promedio del empleo del 3% para todas las ocupaciones.
Riesgos y limitaciones de la inteligencia artificial
Aunque la inteligencia artificial ofrece algunos beneficios, también existen algunos riesgos. Por ejemplo, un estudio del MIT en 2022 demostró que la inteligencia artificial puede predecir con precisión la raza de una persona a partir de una imagen de rayos X. Esto plantea preocupaciones sobre posibles sesgos en las decisiones médicas.
El Dr. Chen también advirtió sobre el riesgo de depender demasiado de la inteligencia artificial. Enfatizó que gran parte del éxito del sistema se debe al hecho de que los resultados automatizados son revisados por expertos humanos. Por lo tanto, la colaboración entre la máquina y el especialista es lo que produce mejoras reales.
En resumen
Al pensar en el futuro del trabajo, la radiología sirve como recordatorio de que el cambio no siempre significa pérdida. En muchos casos, significa adaptación. La colaboración entre profesionales y tecnología puede dar forma a los trabajos del mañana, no eliminándolos, sino transformando la forma en que se realizan.
