«Neuroanatomía del diagnóstico»: la IA como copiloto del médico

«La neuroanatomía del diagnóstico» es una propuesta conceptual que reconfigura el entendimiento contemporáneo de la tomografía computarizada y la inteligencia artificial en medicina. En entrevista exclusiva para LaSalud.mx/Oncologia.mx, Julián Retavizca, actual Gerente de Producto en Tomografía Computarizada de United Imaging para Latinoamérica, explicó que el diagnóstico por imagen ya no se sustenta únicamente en píxeles. De los píxeles a los datos: la «neuroanatomía» del diagnóstico Para Julián Retavizca, la «neuroanatomía del diagnóstico» describe la estructura funcional que hoy compone la imagen médica: datos robustos, algoritmos entrenados y decisiones clínicas. United Imaging, señaló, ha desarrollado una suite de equipos concebidos desde su arquitectura con inteligencia artificial integrada, lo que incrementa la sensibilidad diagnóstica en el mercado. Inteligencia artificial: copiloto clínico, no sustituto Uno de los ejes centrales de su ponencia fue desmitificar la idea de reemplazo profesional. El desafío actual, sostuvo Retavizca, no es acelerar, sino perfeccionar la calidad de imagen y la precisión diagnóstica. En oncología, destacó herramientas que mejoran la detectabilidad de bajo contraste, fundamentales para caracterizar lesiones en etapas tempranas. Durante el LX Curso Internacional de Radiología e Imagen, el ponente subrayó que la IA no reemplaza al radiólogo, sino que actúa como copiloto clínico, optimizando tiempos, reduciendo dosis y fortaleciendo decisiones médicas. Precisión antes que velocidad Con resoluciones temporales que alcanzan 25 milisegundos, la tomografía computarizada ha tocado límites físicos en velocidad. Aunque configurable manualmente, la experiencia de usuarios muestra una preferencia por la automatización. Asimismo, recordó que, en 2024, en el Congreso Internacional de Imagen Molecular, United Imaging obtuvo el reconocimiento a la Imagen del Año con una PET-CT cerebral. Acceso equitativo y visión global Julián Retavizca evocó la visión del Dr. Xue Min, presidente de United Imaging, quien impulsó la democratización tecnológica en China, buscando que tanto grandes ciudades como regiones remotas accedieran a las mismas soluciones diagnósticas. Esa filosofía, afirmó, guía la estrategia regional: cerrar la brecha entre hospitales grandes y pequeños, entre zonas urbanas y regiones apartadas. ¿Puede la IA detectar lo invisible? Ante la pregunta sobre si la inteligencia artificial puede anticipar lesiones imperceptibles al ojo humano, fue categórico: sí. La mejora en resolución de bajo contraste permite evidenciar estructuras antes no distinguibles, manteniendo baja dosis de radiación. El mayor beneficio para el paciente, concluyó, es triple: acceso a tecnología de primera línea, reducción de dosis y diagnóstico precoz. A estos tres elementos añadió un cuarto, frecuentemente invisibilizado: el hardware. Contar con equipos capaces de capturar señales con alta fidelidad es determinante para generar datos de calidad. En cardiología, herramientas que disminuyen ruido, preservan baja dosis y corrigen artefactos de movimiento coronario. Comando de voz y automatización avanzada Entre las innovaciones tecnológicas mencionó el primer angiógrafo totalmente comandado por voz, capaz de proponer configuraciones al médico intervencionista y ejecutar movimientos con alta flexibilidad. En neurología, resaltó algoritmos para análisis vascular y detección de aneurismas. Mencionó además segmentación hepática automatizada, cirugía virtual y avances en teragnosis apoyados por imagen molecular, resonancia magnética dinámica y tomografía dinámica.