La paradoja de la IA en radiología: mejores máquinas, médicos más ocupados
Desde el debut de CheXNet en 2017, la IA ha demostrado el potencial de superar a los radiólogos humanos en precisión. Sin embargo, a pesar de los avances, la aplicación en el mundo real de la IA enfrenta obstáculos: limitaciones de generalización, regulaciones estrictas y la sustitución por la IA de solo una fracción de las tareas de un radiólogo. Contraintuitivamente, la demanda de radiólogos sigue siendo alta, con salarios elevados. Esto se debe al bajo rendimiento de la IA en condiciones no estandarizadas, barreras regulatorias y la naturaleza multifacética del trabajo de un radiólogo. El artículo concluye que la adopción generalizada de la IA requiere la adaptación de las reglas de la sociedad, la IA aumentará la productividad, pero la sustitución completa del ser humano no es inminente.