El radiólogo termina de mirar un estudio, le queda una duda y hace lo que hacen cada vez más colegas: toma el celular, le saca una foto a la pantalla y se la manda a ChatGPT. La respuesta llega en segundos y suele ser acertada. Para Enrique Paniagua, CEO y fundador de Visual Médica, ese gesto cotidiano arrastra un problema. "Es una forma muy artesanal de hacerlo", dice, y señala lo que viaja en esa foto: "muchas veces tiene los tags, tiene el nombre del paciente". Son datos del paciente que salen de la institución sin control, más el copiado y pegado a mano que después cae sobre el informe, con el error que eso puede traer.
Frente a eso, Visual Médica desarrolló una solución que mantiene la consulta dentro del flujo clínico. La herramienta permite seleccionar una o varias imágenes y mandarlas ya anonimizadas, sin los datos del paciente. La respuesta, que Paniagua llama preinforme, queda sobre el editor integrado al PACS, donde el médico la lee, la corrige si hace falta y recién ahí la firma. Todo, subraya, "sin que salga del PACS".
Hay un punto más que conviene tener presente. Los modelos como ChatGPT difícilmente obtengan un registro sanitario como el de la FDA, la ANMAT o la ANVISA, mientras que los algoritmos dedicados a una patología sí los consiguen. Esa diferencia marca hasta dónde puede apoyarse un servicio en cada uno.
En la entrevista, Paniagua divide a la inteligencia artificial en imágenes en dos grandes grupos: la que analiza la imagen y la que asiste el reporte. En el primero, cada empresa "desarrolla un determinado algoritmo para una determinada patología o para determinada modalidad", por ejemplo, una herramienta para mama y otra para tórax. Para no multiplicar sistemas, Visual Médica armó un orquestador que los reúne sobre el PACS.
El segundo grupo es el que más lo entusiasma, y funciona al revés que un detector. El radiólogo mira el estudio, describe lo que ve, y el modelo de lenguaje redacta el informe completo sobre el editor, sin faltas de ortografía. Si el servicio lo necesita, devuelve también la estadificación, por ejemplo el BI-RADS en mamografía, y agrega las recomendaciones solo cuando el médico las pide. En el modo estructurado parte de los datos que ya trae el estudio, como la modalidad o la edad del paciente, y deja marcar como normales los órganos sin hallazgos para concentrar el informe en lo que importa. El ahorro, calcula, no es menor: "Creemos que más o menos se puede ahorrar un 50% del tiempo en el informe", porque el médico solo describe y el resto queda hecho.
Para él, esto se parece a un residente virtual que prepara el informe y después revisa el médico. Y lo proyecta más lejos. "Yo me animaría a decir que en algún tiempo más seguramente ya no al nivel de residente, sino de un médico experimentado", afirma, y recuerda que en muchas industrias ya se habla de que la inteligencia artificial trabaja al nivel de un senior.
Por más que el asistente avance, Paniagua vuelve siempre al mismo lugar. "El que está firmando y dando el aval de que eso está bien o mal es cada médico radiólogo", afirma. El modelo redacta y sugiere, pero el visto bueno final lo da el especialista que mira el estudio y valida lo que la herramienta propone.
Del futuro prefiere no arriesgar pronósticos. La tecnología avanza tan rápido, dice, que uno "pierde la capacidad de asombro". Ya espera cualquier cosa de ella, con lo bueno y lo malo que eso trae, y prefiere mantenerse expectante. Del presente, en cambio, es tajante: "¿Cómo va a ser el futuro? No lo sabemos, pero hoy son todas ayudas al médico".