El Dr. José “Pepe” Riva Palacio compartió en RSNA cómo la IA transformó el flujo de trabajo en Diagnostic-k
En el marco de la RSNA, el domingo 30 de noviembre, el Lunit Educational Room fue escenario de un workshop especialmente esperado por la audiencia latinoamericana. Allí, el Dr. José Riva Palacio, médico radiólogo mexicano y director del área de Diagnóstico por Imágenes del Grupo Diagnostic-k, compartió una experiencia concreta, honesta y profundamente clínica sobre la implementación de inteligencia artificial en radiología, basada en más de cinco años de trabajo real con estas herramientas.
Con un tono cercano —“todos me conocen como el Dr. Pepe”, aclaró al iniciar— y lejos de un discurso teórico, Riva Palacio propuso recorrer un viaje de transformación, con aciertos, errores, resistencias y aprendizajes.
¿Por qué implementar IA en radiología?
El punto de partida fue claro: la combinación de una problemática estructural y el deseo de innovar.
“En radiología faltan radiólogos. Trabajamos cada vez más, con más estudios, más presión y mayor riesgo de error”, explicó. Una estadística compartida por Lunit fue contundente: mientras el número de radiólogos crece alrededor de un 4% anual, los centros de imágenes aumentan un 30% en el mundo.
En ese contexto, la tecnología dejó de ser opcional.
Radiología, la especialidad que más depende de la tecnología
Riva Palacio subrayó que la radiología es, por definición, la especialidad médica que evoluciona más rápido, justamente porque depende del avance tecnológico. “No hay ninguna otra especialidad que cambie tanto y tan rápido”, señaló, invitando a recorrer los pasillos del congreso para comprobarlo.
Ese cambio, explicó, ya no está centrado solo en el hardware, sino cada vez más en software, flujos de trabajo e inteligencia artificial, que hoy abarca desde el posicionamiento del paciente hasta la ayuda diagnóstica y la cuantificación de hallazgos.
El primer contacto con la IA: resistencia y sorpresa
La historia de Diagnostic-k con la inteligencia artificial comenzó en 2019, casi por casualidad. Al abrir una nueva sede en Nayarit, el grupo adquirió un equipo de rayos X que incluía —sin haberlo solicitado— una herramienta de IA para radiografía de tórax.
“Mi primera reacción fue decir que no la quería. No quería pagar un sobrecosto por algo que no entendía ni creía necesitar”, recordó. Sin embargo, al comenzar a procesar estudios, las imágenes marcadas en color y los scores de anormalidad despertaron curiosidad… y preguntas.
La propia marca desconocía en detalle la tecnología, lo que llevó al equipo a investigar por su cuenta y así llegar a Lunit, proveedor del algoritmo.
De la curiosidad a la evidencia
Antes de compartir la experiencia con el resto del equipo —entonces conformado por 12 radiólogos—, Riva Palacio decidió profundizar. Analizó publicaciones científicas indexadas en Radiology, evaluó estudios comparativos y entendió el verdadero rol de la IA: no reemplazar al radiólogo, sino sembrar dudas útiles.
“La inteligencia artificial no decide por vos. Te alerta, te obliga a volver a mirar”, explicó, mostrando ejemplos donde una lesión fue detectada por todos los radiólogos solo después de que el algoritmo la señaló.
La clave de la implementación: el PACS
Con once centros de imágenes distribuidos entre Puerto Vallarta, Guadalajara, Cancún y Playa del Carmen —y con equipamiento de múltiples marcas—, la implementación directa en cada equipo no era viable.
La solución llegó integrando la IA de Lunit directamente al PACS, permitiendo que cualquier radiografía de tórax, tomada en cualquier sede, fuera analizada automáticamente y devuelta al puesto de trabajo del radiólogo en pocos segundos.
Ese fue el punto de quiebre. “Ahí sí dijimos: vamos a hacerlo”.
Vencer la resistencia interna
Como todo cambio tecnológico, la IA generó resistencias. Desde el temor al reemplazo (“¿nos van a correr?”) hasta la subestimación del estudio (“la radiografía de tórax es fácil”).
La estrategia fue clara: el sistema se integró al flujo de trabajo y la visualización del resultado se volvió inevitable, aunque su uso no fuera obligatorio. Con el tiempo, los radiólogos comenzaron a mirarlo… y a confiar.
El verdadero indicador del éxito llegó de forma inesperada: un día, una caída eléctrica dejó al sistema temporalmente fuera de servicio. “Lo que pasó fue increíble: los radiólogos comenzaron a llamarme preguntando qué había pasado con Lunit. Ya era parte del día a día”.
Casos que cambian la práctica
Durante el workshop, Riva Palacio compartió múltiples casos clínicos, entre ellos uno personal: un neumotórax masivo que estuvo a punto de pasar inadvertido en un contexto de urgencia y alta carga laboral.
“Probablemente la inteligencia artificial te salva uno o dos casos. Pero con uno solo, ya valió la pena la inversión”, afirmó.
Además, la incorporación de IA redujo en aproximadamente un 30% las llamadas urgentes desde áreas críticas como terapia intensiva y quirófano, al brindar mayor confianza a los médicos referentes frente a hallazgos evidentes.
De tórax a mama: la expansión
Con la experiencia consolidada en radiografía de tórax, Diagnostic-k avanzó hacia mastografía, primero con MMG y luego con tomosíntesis (DBT), siendo uno de los primeros centros en América en implementar esta tecnología con IA.
Casos de mamas densas, comparaciones entre 2D y 3D, integración con ultrasonido e incluso biopsias guiadas demostraron el valor de la IA como segunda lectura, especialmente en un contexto donde la escasez de radiólogos especializados en mama es aún mayor.
IA, regulación y compromiso médico
Riva Palacio fue enfático: la inteligencia artificial no es infalible. Requiere retroalimentación constante, participación activa de los radiólogos y elección responsable de proveedores con aval regulatorio, como la FDA.
“Si nosotros no participamos en el desarrollo, otros lo van a hacer por nosotros”, advirtió, remarcando que hoy muchas soluciones de IA ya están siendo utilizadas por otras especialidades.
Un mensaje final
El cierre del workshop fue tan humano como tecnológico.
“La empatía, la creatividad, la pasión y los sentimientos no se pueden programar”, recordó. La IA puede ayudar, alertar y optimizar, pero el vínculo con el paciente y con el médico referente sigue siendo irremplazable.
Diagnostic-k continúa creciendo, ampliando sus instalaciones y liderando la implementación de sistemas de inteligencia artificial en América Latina. Como dejó en claro el Dr. Pepe Riva Palacio, la IA no es el futuro: es el presente. Y usarla —o no— ya marca una diferencia profesional.