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title: Automatizar tareas sin perder el criterio profesional
description: Más de 200 personas participaron en el Simposio de Telerad, que incluyó la presentación del libro IA en diagnóstico por imágenes y un debate con una mesa de especialistas, moderado por el Dr. Flavio Sánchez.
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# Automatizar tareas sin perder el criterio profesional

 Más de 200 personas participaron en el Simposio de Telerad, que incluyó la presentación del libro...

![Lic. Lautaro Sánchez](https://telemedia.com.ar/hubfs/2-1.png) By [Lic. Lautaro Sánchez](https://telemedia.com.ar/blog/author/lic-lautaro-sánchez) 26 sept 2026

<https://telemedia.com.ar/blog/automatizar-tareas-sin-perder-el-criterio-profesional#newspaper-comments>

El Dr. Flavio Sánchez, moderador de la jornada, dio inicio al debate que siguió a la presentación del libro [IA en el diagnóstico por imágenes.](https://telerad.com.ar/producto/libro-ia-en-el-diagnostico-por-imagenes-preguntas-y-respuestas/) Cuando el autor preguntó quién en la sala utilizaba inteligencia artificial para elaborar sus informes, casi nadie levantó la mano. La escena resumió el espíritu del intercambio que vino después, organizado en torno a cuatro ejes: IA interpretativa, IA en el equipamiento, IA para asistencia en los reportes e IA en educación. El panel estuvo integrado por el Dr. Antônio José Da Rocha, el Dr. Luis Ariel Miquelini, el Dr. Luis Lehmann, la Dra. Analía Soledad Varela y la Lic. María Teresa Rossi.

Con frases textuales de los autores en diferentes capítulos del libro, se fueron abordando temáticas que construyeron un entramado en el que el tiempo, la vocación, la formación, la experiencia, valores y responsabilidad fueron transversales.

La charla continuó desarrollando la tensión entre la IA y el tiempo, en un contexto de demanda creciente de estudios. Más allá de la fantasía de que la tecnología permite multiplicar la cantidad de estudios que un radiólogo puede informar, el planteo apuntó a la importancia de elegir en qué tareas no agregan valor profesional y podrían delegarse sin resignar calidad. La clave está en elegir en qué se invierte el tiempo, incluida la posibilidad de acelerar secuencias y adquisiciones para producir informes estructurados de mejor calidad, puntualizó la Dra. Analia Varela.

Ese punto llevó a una disrupción acerca del vínculo entre el equipamiento y la interpretación, que hace poco compartían un mismo espacio físico y en los últimos años, de la mano de modalidades semipresenciales, se ha ido separando. Es posible aumentar la productividad en la toma de imágenes, pero el cuello de botella sigue estando en la capacidad de los radiólogos para informarlas: la inteligencia humana, no el equipo, marca el ritmo.

![IMG\_8792](https://telemedia.com.ar/hs-fs/hubfs/IMG_8792.png?width=1920&height=1280&name=IMG_8792.png)

Desde el público, el Dr. Eduardo González Toledo, aportó otra capa al problema al comentar que buena parte del sistema paga por estudio informado y no por tiempo dedicado a formarse, lo que desalienta a quienes ya no tienen incentivos para invertir minutos extra en un caso complejo. A la vez, la mayoría informa desde su casa, lejos del contacto cotidiano con colegas que antes ofrecía la sala de informes. El trabajo híbrido, señaló, es un modelo todavía en formación que ya está cambiando la manera en que se transmite el oficio.

La comparación con la industria farmacéutica surgió como un posible mapa para pensar la validación de estos sistemas. En este contexto, los algoritmos deben ser pensados como dispositivos médicos y aprobarse ante organismos como la FDA o la ANMAT en la Argentina. También tendrán ciclos de uso como los medicamentos y podrán retirarse del mercado si la evidencia lo amerita.

El Dr. Ariel Miquelini alertó sobre el sesgo de automatización, que definió como la tendencia a confiar plenamente en la IA sin poner en juego el criterio propio del radiólogo. Por eso, remarcó la importancia de que los especialistas asuman un rol protagónico en el desarrollo de los modelos y no solo en su aplicación. Ese protagonismo requiere que sepan más y aprendan más.

A su vez, el cuidado por lo humano atravesó la discusión sobre la educación. La Lic. María Teresa Rossi puso en palabras lo que nota día a día en el aula: *"La revolución no es tecnológica, sino una revolución cognitiva real que está sucediendo en lo cotidiano de la enseñanza"*.   
Por eso es fundamental generar modelos propios para pensar la práctica, involucrarse en el desarrollo de las herramientas y no resignar la mentoría uno a uno, incluso cuando ciertas tareas puedan automatizarse. La pregunta que dejó abierta fue qué parte del tiempo de formación conviene ceder y cuál no. Lo que no cambia el resultado final puede delegarse, mientras que aprender el oficio sigue siendo un proceso más profundo y humano.

Sobre el uso concreto de estas herramientas, el panel fue cauto. Todavía no hay una confianza total en los informes generados por IA en medicina. En cuanto a los modelos de lenguaje en particular, es fundamental tener en cuenta que herramientas como ChatGPT o Claude tienen limitaciones para asistir en reportes y no deberían usarse con información de pacientes sin cuidar la privacidad. El uso de información privada cargándola a sistemas que no sabemos dónde indexan su contenido ni cómo lo utilizan, es un terreno regulatorio todavía gris. El Dr. Luis Lehmann señaló que en agosto la [FDA](https://www.fda.gov/news-events/press-announcements/fda-seeks-public-feedback-inform-regulatory-approach-generative-ai-enabled-medical-devices) abrió por primera vez un debate público sobre el uso de estos modelos en diagnóstico por imágenes, que cierra en octubre. Mientras tanto, advirtió, ningún LLM está permitido ni validado para esa tarea.

También se discutió cuánto necesita saber un radiólogo sobre cómo funciona un algoritmo. La analogía del Dr. Ariel Michelini con la aviación resultó un ejemplo concreto de por qué entender cómo funciona una herramienta hace la diferencia. Trasladada a la medicina, que el radiólogo entienda lo suficiente de cómo funciona como para intervenir cuando algo falla, es tan determinante como lo es para el piloto saber qué hacer si el motor falla. Los sistemas actuales redujeron el margen de error distribuyendo el riesgo, pero la responsabilidad de las fallas, sigue siendo de quienes los operan. Sin necesidad de programar, sí hace falta manejar conceptos básicos (qué es un dataset, con qué población se entrenó un modelo) porque de ahí depende buena parte de su confiabilidad clínica.

La transferencia inadecuada de tareas y la desatención, en cualquier etapa, puede tener consecuencias de gravedad que no podemos dejar de tener presentes. La responsabilidad, el compromiso y la ética atraviesan toda la trayectoria desde la formación.

*“Automatizar sin deshumanizar",* en palabras de Maria Teresa Rossi, resultó una síntesis acertada cerca del cierre. La IA puede aliviar el tiempo que insumen los estudios, algo especialmente valioso para los médicos, las instituciones y los pacientes que toleran mal las adquisiciones largas, pero qué delegar y qué no sigue siendo una decisión humana.

![IMG\_5990.JPG](https://telemedia.com.ar/hs-fs/hubfs/IMG_5990.JPG.jpeg?width=1620&height=1080&name=IMG_5990.JPG.jpeg)

 

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