La IA está transformando la radiología y la imagen médica, mejorando la velocidad y precisión del diagnóstico, según Fariborz Faghihi, jefe de Tecnología Radiológica en la Universidad de Ciencias Médicas Shahid Beheshti.
Faghihi enfatizó que las aplicaciones de IA se están integrando en la educación clínica, permitiendo experiencias de aprendizaje interactivas adaptadas a condiciones específicas. Esta tecnología está mejorando la formación de radiólogos y profesionales de la imagen médica.
El papel de la IA en la radiología incluye análisis avanzado de imágenes, detección precisa de lesiones y interpretación eficiente de datos. Los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), están demostrando ser efectivos en la identificación de patologías como neumonía y tumores.
La IA ayuda a monitorear la progresión de enfermedades al analizar mediciones cuantitativas como el tamaño y las tasas de crecimiento de tumores. Además, asiste en pruebas de imagen no invasivas para evaluar el flujo sanguíneo cerebral, mejorando las estrategias de tratamiento para condiciones como el accidente cerebrovascular isquémico agudo.
Faghihi señaló que la IA reduce los errores de diagnóstico y mejora la consistencia entre radiólogos. A pesar de sus avances, enfatizó que la IA no puede reemplazar el juicio clínico y la empatía de los radiólogos, ya que la supervisión humana sigue siendo esencial para asegurar diagnósticos precisos.