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MADRID 14 Ene. (EUROPA PRESS) -
Philips ha presentado este miércoles una visión renovada sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA) en radiología en la que propone que esta herramienta digital se integre de forma "silenciosa y fluida" en los flujos de trabajo para apoyar a los radiólogos, sin darles más dificultades.
La compañía ha detallado esta nueva perspectiva basada en las conclusiones del informe Future Health Index (FHI) 2025 y en experiencias reales de implementación en sistemas sanitarios internacionales, destacando que las mejoras incrementales en eficiencia están llamadas a transformar la práctica radiológica y el rendimiento de los servicios de diagnóstico por imagen.
En línea con los resultados del último informe FHI, Philips sostiene que el avance de la IA en radiología se encuentra en un punto de inflexión. Según el citado documento, el 77 por ciento de los profesionales sanitarios, entre ellos los radiólogos, confían en que estas tecnologías mejorarán los resultados en salud. Además, un 90 por ciento de ellos considera que la IA les puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa a través de la automatización de tareas repetitivas.
Sin embargo, aún queda por alcanzar la integración real de la IA en la práctica diaria, uno de los principales desafíos. Desde Philips han señalado que muchos radiólogos emplean aún un número excesivo de clics para acceder a información clave y que uno de cada tres pierde más de una hora por turno debido a sistemas fragmentados. El reto no es disponer de más algoritmos, sino lograr que funcionen "en segundo plano", como parte natural del entorno de visualización y análisis, sin añadir complejidad al profesional.
"Los radiólogos no quieren otra aplicación; quieren una experiencia fluida, donde la IA esté integrada en su flujo de trabajo, apoyándolos de manera silenciosa y eficiente", ha afirmado el director de innovación de Philips, Shez Partovi. "Cuando la IA se convierte en un compañero de viaje en el proceso interpretativo, las mejoras en productividad se traducen directamente en más tiempo para el paciente y en decisiones clínicas más rápidas", ha precisado.
SOLUCIONES DE IA
En este contexto, Philips ha incorporado la tecnología 'Smart Collimation Thorax', una solución de IA diseñada para optimizar automáticamente la colimación en estudios de tórax y reducir la variabilidad asociada a tareas manuales. En entornos simulados, esta funcionalidad ha demostrado una mejora significativa del flujo de trabajo, agilizando cada exploración y aportando un ahorro de tiempo acumulado que repercute directamente en la capacidad asistencial de los equipos.
Además, los profesionales destacan que esta automatización disminuye el riesgo de errores repetitivos y refuerza la seguridad del paciente durante el posicionamiento, al permitir que el técnico permanezca junto a él mientras la IA ejecuta los ajustes necesarios.
Por otra parte, la herramienta 'Precise Position' usada en tomografía computarizada automatiza la orientación del paciente y define de forma precisa el campo de adquisición sin necesidad de correcciones manuales. Esta inteligencia aplicada no solo acelera el proceso de preparación del estudio, sino que incrementa la consistencia entre operadores y mejora el centrado vertical, un aspecto clave para asegurar la calidad de imagen y optimizar la dosis. El resultado es una experiencia diagnóstica más eficiente, estandarizada y segura, donde la IA respalda al profesional en cada fase del procedimiento.
El líder de Philips Iberia, Miguel de Foronda, ha subrayado que estos avances "no solo impulsan la eficiencia operativa", sino que también ayudan a que el sistema sanitario sea "más sostenible" y capaz de absorber mayor demanda diagnóstica sin comprometer la seguridad ni la calidad asistencial. En este sentido, ha afirmado que la automatización inteligente permite que los especialistas se concentren en la interpretación clínica.
La compañía ha anticipado que la próxima fase estará marcada por la llegada de la 'agentic AI', capaz de gestionar tareas previas y posteriores a la interpretación, desde la organización de listas de trabajo hasta la preparación de estudios o la detección de hallazgos prioritarios, ampliando el impacto de la IA más allá del momento estrictamente diagnóstico. Esta evolución requerirá nuevos estándares de supervisión y validación continua, en colaboración con radiólogos y entidades reguladoras.
