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title: Cómo aprende un algoritmo de IA y por qué el radiólogo será clave en ese escenario
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# Cómo aprende un algoritmo de IA y por qué el radiólogo será clave en ese escenario

 Más de 300 inscriptos siguieron el webinar de Teleducación sobre conceptos básicos de inteligencia...

![Lic. Lautaro Sánchez](https://telemedia.com.ar/hubfs/Equipo%20redacci%C3%B3n/2-1.png) By [Lic. Lautaro Sánchez](https://telemedia.com.ar/blog/author/lic-lautaro-sánchez) 3 jun 2026

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Más de 300 inscriptos siguieron el webinar de [Teleducación](https://telerad.com.ar/teleducacion/) sobre conceptos básicos de inteligencia artificial. Alfredo Quirós, de AZmed, explicó cómo aprende un algoritmo y dónde están sus límites. Cuanto más avance la tecnología, más decisivo será el papel del radiólogo.

Para una parte de los radiólogos latinoamericanos, la inteligencia artificial ya está en la pantalla de todos los días, y entenderla se volvió parte del trabajo. Sobre esa necesidad se desarrolló el webinar de Teleducación donde Alfredo Quirós, gerente regional de AZmed, distinguió tres planos: el equipo que toma la imagen, el flujo de trabajo del informe y, sobre todo, el software que interpreta el estudio, que fue el eje de la charla.

Sobre ese último plano, Quirós explicó cómo aprende un algoritmo. Este se entrena con una base de datos que radiólogos revisan caso por caso para marcar qué es patológico y qué no, con dos lecturas independientes y una tercera que dirime las dudas. Alfredo lo comparó con un jugador que practica tiros libres: cuanto más entrena, mejor patea, pero ni el mejor los mete todos.

Con la IA pasa lo mismo, y una de las preguntas más interesantes del público apuntó justo a eso. Ninguna es infalible: por buena que sea, en algún caso se equivoca, y por eso el radiólogo es quien debe verificar que la información que entrega sea correcta. También aclaró que una misma empresa puede tener algoritmos propios para ciertas aplicaciones y ofrecer los de terceros para otras, así que antes de confiar en uno conviene saber quién lo desarrolló y quién lo validó.

Para Quirós, una IA solo rinde cuando hay un proyecto detrás: alguien que defina qué problema se quiere resolver, un responsable que lo conduzca y una forma de medir si sirvió. Flavio Sánchez, director médico, lo bajó a la práctica y propuso evaluar una herramienta de IA con el mismo rigor con que se compra un equipo, además de formar a los radiólogos para usarla con criterio. La tecnología va a ganar terreno y a ordenar cada vez más el trabajo, pero cuanto más avance, más decisivo será el radiólogo: el que está detrás de su entrenamiento y el que firma el informe.

Te invitamos a ver el webinar completo en la plataforma educativa de teleducación o en [este](https://telerad.com.ar/producto/nuevo-webinar-conceptos-basicos-de-inteligencia-artificial-para-el-radiologo-general/) link.

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