La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta transformadora para la práctica médica moderna. Sus aplicaciones pueden abarcar desde el análisis de imágenes diagnósticas hasta la predicción de riesgos y la optimización de tratamientos. Por ejemplo, los algoritmos de aprendizaje profundo —un método de la IA que enseña a las computadoras a procesar datos de una manera que se inspira en el cerebro humano— permiten detectar anomalías en radiografías, tomografías y resonancias magnéticas con gran precisión, reduciendo errores y acelerando diagnósticos.¹

Actualmente existen softwares médicos basados en IA, como los sistemas detección asistida por computadora (CAD), que pueden resaltar automáticamente regiones sospechosas en imágenes médicas utilizando algoritmos. También pueden mejorar la calidad de las imágenes y reducir los artefactos, actuando como un segundo par de ojos para los médicos, mejorando su eficiencia y reduciendo las posibilidades de pasar por alto hallazgos importantes.²

Un estudio del 2025, comparó mamografías antes y después de integrar un sistema de IA (iCAD v2.0). Los resultados mostraron un aumento en la tasa de detección de cáncer de 6.2 a 9.3 por cada 1,000 exámenes, con detección del 100 % de cáncer en etapa 1 y reducción a cero de falsos negativos.³

México ya cuenta con sistemas aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés), capaces de detectar automáticamente anomalías en radiografías con gran precisión.^4,5

Cabe resaltar que la IA no reemplaza al médico, es una herramienta de apoyo que puede mejorar y optimizar la práctica médica.

Es de gran importancia proteger la privacidad de los pacientes y datos sensibles, así como cumplir con los marcos legales y regulaciones que existan en el país.

Referencias:
1. Esteva A, et al. A guide to deep learning in healthcare. Nat Med. 2019 Jan;25(1):24-29. https://www.researchgate.net/publication/330203264_A_guide_to_deep_learning_in_healthcare
2. Bria A. 10 soluciones de IA em radiologia a seguir. Junio 2025. https://blog.medicai.io/es/10-soluciones-de-ia-en-radiologia-a-seguir/
3. Sandler Rahat H, et al. Early Results of Using AI in Mammography Screening for Breast Cancer. J Clin Med. 2025 Nov 6;14(21):7886. https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC12608565/
4. https://edenmed.com/
5. https://www.philips.com.mx/healthcare/solutions/radiography