Gema Maldonado Cantero
El reciente Congreso Europeo de Radiología (ECR 2026) ha dejado una estela de innovaciones que combinan imagen médica de última generación, capacidades digitales avanzadas e inteligencia artificial diseñadas para aliviar la creciente presión asistencial que viven los servicios de radiología y sus profesionales. La imagen tiene cada vez más presencia en los actos médicos, hasta el punto de que pasan a formar parte del tratamiento, incluso, administrándolo.
El centro de congresos y convenciones más grande de Austria, que acogió el encuentro anual de la Sociedad Europea de Radiología del cuatro al ocho de marzo, reunió el conocimiento y la tecnología más punteros en esta especialidad. La inteligencia artificial, los nuevos desarrollos que se integran en los equipos de obtención de imágenes y el acceso a grandes volúmenes de datos están cambiando la disciplina médica. Muchas de las innovaciones que mostraron empresas como GE HealthCare aún no han llegado a la mayoría de hospitales.
Entre equipos de nueva generación con tecnologías de imagen molecular, técnicas híbridas, como PET/CT o SPECT/CT, y soluciones de teragnosis, Gonzalo Maroto, director general de Imagen de GE HealthCare para España y Portugal, atendió a iSanidad para explicar el trabajo que realiza el sector con los profesionales sanitarios, con el fin de conocer las necesidades clínicas de su día a día y ofrecer soluciones capaces de reducir la carga laboral, optimizar flujos de trabajo, mejorar la calidad de las imágenes y de los diagnósticos y garantizar la seguridad de los pacientes, además de mejorar su experiencia.
«Los especialistas en radiología nos trasladan sus dificultades, lo que les gustaría que mejoráramos y aportan sus experiencias al desarrollo de los productos»
GE HealthCare presenta en el congreso distintas innovaciones que utilizarán después especialistas en radiología, ¿trabajan directamente con ellos para conocer sus necesidades y diseñar tecnologías que las resuelvan?
Afortunadamente participamos con los especialistas en radiología en muchas fases. Impartiendo formación de inicio y formación avanzada en el uso de los equipos. También de forma presencial con cada técnica nueva que utilizan; cuando los equipos están preparados para diferentes técnicas muchas veces no se aprovechan al 100% de su potencial, por lo que damos una formación para acompañar a los profesionales y que puedan sacar lo máximo de esas tecnologías.
En todas esas interacciones, nuestros equipos de especialistas en aplicaciones tienen múltiples sesiones de uso con los usuarios, donde nos trasladan lo que más les gusta, cuáles son las mayores dificultades y qué cosas les gustaría que mejoráramos. Toda esa información la compartimos con nuestros equipos de ingeniería, que pueden desarrollar elementos que mejoren los equipos existentes o pueden incorporar esa información en líneas para el desarrollo de futuros productos.
Cuando se diseñan productos se sitúan prototipos en los hospitales, donde los técnicos de rayos, los físicos y los médicos pueden hacer pruebas y aportar sus experiencias al desarrollo. Después, en la fase de obtención de los certificados regulatorios, como por ejemplo, el marcado CE, también trabajamos con los sanitarios para validar la tecnología. Además, en España tenemos múltiples ejemplos de colaboración entre nuestros científicos y los clínicos para hacer proyectos de investigación conjunta.
«Tenemos equipos más avanzados y eficientes, programas de formación integral y diferentes soluciones de IA para ayudar a aliviar la presión que tienen los sanitarios»
La presión sobre los servicios de radiología, con una demanda cada vez mayor y con escasez de profesionales es uno de los grandes retos actuales. ¿Qué soluciones concretas aporta GE HealthCare para aliviar esa carga?
Para ayudar a aliviar toda la presión que tienen cubrimos diferentes elementos con equipos más avanzados y eficientes, programas de formación integral y diferentes soluciones de inteligencia artificial (IA) con la que agilizar la preparación del paciente para los exámenes, la adquisición de imágenes y el postproceso, siempre anteponiendo la máxima calidad, la mejor imagen, la menor dosis de radiación y la mayor seguridad del paciente. Esto redunda en una mayor capacidad de realización de exámenes para atender una demanda cada vez mayor.
Adicionalmente, tenemos soluciones para utilización remota por parte de técnicos o radiólogos especializados en aquellos sitios donde pueda haber mayor escasez de profesionales. Actualmente estamos desarrollando en conjunto con servicios de salud regionales un sistema de impacto en la carga asistencial, con beneficios tanto para los médicos prescriptores como los pacientes.
«Contamos con soluciones para utilización remota por parte de técnicos o radiólogos en aquellos sitios donde pueda haber mayor escasez de profesionales»
Por otra parte, consolidando la información de múltiples Sistemas de Información Clínica y el uso de las Guías de prescripción de estudios de imagen desarrolladas por la Sociedad Europea de Radiología (ESR) se va a garantizar para cada paciente, de manera individual, la prescripción de una prueba de imagen específicamente elegida para su patología concreta y sus singularidades.
Por ejemplo, al prescribir una prueba se asegura que el médico ha tenido en cuenta aspectos como los problemas renales que pueda haber y lo hace limitando el uso de contrastes; la acumulación de dosis Ionizante por repetición de estudios o la claustrofobia que pueda tener el paciente para limitar estudios de larga duración. Todo esto ahorra pruebas innecesarias o redundantes, tiempos en la elección del estudio y garantiza el mejor examen para el paciente, lo que evita repeticiones.
La inteligencia artificial están en todas partes, ¿cómo se utiliza en los equipos de obtención de imágenes para mejorar todo el proceso?
A través de soluciones de IA para la preparación del paciente, con las que conseguimos que se produzca de una forma muchísimo más rápida y con menos errores, facilitando que se precarguen en la máquina los protocolos y que se conecte con la historia clínica del paciente. De esta forma, los técnicos pueden enfocarse en el paciente y aumentar la humanización del proceso, lo que hace que la experiencia del paciente también sea mejor. Con todo esto, los tiempos se reducen, lo que permite ayudar a cubrir la gran demanda que tienen los profesionales sanitarios.
«Con las soluciones de IA para la preparación del paciente la máquina precarga los protocolos y se conecta a su historia clínica, mientras los técnicos pueden aumentar la humanización del proceso»
Después, con los sistemas de IA para la adquisición de imágenes conseguimos mayor calidad en la obtención, lo que permite mayor capacidad diagnóstica, menos errores y menos tiempo del paciente en máquinas como en resonancias magnéticas, donde reducimos el tiempo de adquisición hasta en un 83%. Esto permite realizar más exámenes, estudios complejos con pacientes con dificultad para aguantar la respiración, de altas frecuencias cardiacas o pediátricos sin tener que realizar sedación. También disponemos de algoritmos de IA que permiten menor exposición a radiación en los equipos de rayos, mamógrafos, tomógrafos, angiógrafos. Por ejemplo, en mamografía, con algoritmos capaces de identificar si la imagen no se ha adquirido bien, evitando que haya que volver a llamar a la paciente para repetir la prueba.
La combinación de nuevos equipos digitales y algoritmos de IA, en el caso de PET-CT comparables nos permite reducir la dosis de radiofármacos más de un 60%, los tiempos en más de un 50% y aumentar la detección de lesiones pequeñas en más de 16%. Esto, entre otros factores, ha permitido a algunos hospitales pasar de realizar estudios a una media de 10-12 pacientes a más de 20 en el mismo horario. O en el caso de SPECT-CT digital con herramientas de IA, han pasado de más de 60 minutos por cada paciente a unos 20 minutos.
En el caso de postproceso, la mejora de los equipos digitales y algoritmos de IA permiten mejores imágenes por reconstrucción 3D y el resalte de flujos para procedimientos coronarios y de intervencionismo, de identificación de lesiones y de evaluación rápida de daños en casos de ictus. Esto permite menores errores y toma de decisiones más rápidas.
«Los nuevos equipos y los algoritmos de IA han permitido a algunos hospitales pasar de estudiar una media de 10-12 pacientes a más de 20 en el mismo horario»
¿Podemos hablar ya de una reducción medible de tiempos en los sistemas sanitarios que usan estas innovaciones?
Efectivamente, por ejemplo, contamos con una solución basada en algoritmos predictivos que impacta sobre la elaboración de las agendas del servicio de radiología. Con estos algoritmos podemos predecir el comportamiento de los pacientes con respecto a las citaciones, de manera que con antelación podremos avisar de si un paciente acudirá a su cita, llegará tarde o no asistirá.
De esta manera se podrán ajustar las agendas con el objetivo de sacar el mayor rendimiento del servicio, y adicionalmente se podrán reducir las esperas de los pacientes que han acudido al centro a hacerse su estudio y descargar de trabajo al personal detrás de la elaboración de agendas. En los primeros meses de utilización se redujo más de un 3% el número de incomparecencias de pacientes.
En cuanto a soluciones para tiempos de lectura, en nuestros sistemas de almacenamiento y gestión de imagen (RIS, PACS, VNA, etc.), contamos con soluciones de planificación personalizada para agendas de trabajo, dictado por voz, asistencia con agentes de IA, algoritmos de IA de imagen, que proporcionan identificación de áreas de interés, cálculos automáticos de parámetros, de categorización (Birads, Pirads, etc.), y de procesamiento natural del lenguaje (NLP) con prepopulación de datos de pacientes con plantillas personalizadas. Esto implica que se puede rellenar con antelación la información del paciente con potenciales hallazgos, que reducen significativamente los tiempos y ayudan a disminuir el número de errores.
«Tenemos el enorme privilegio de ser la compañía que tiene más algoritmos de IA aprobados por la FDA año tras año»
¿Cómo garantiza GE que sus algoritmos de IA sean fiables, explicables y seguros para clínicos y pacientes?
Tenemos el enorme privilegio de ser la compañía que tiene más algoritmos de IA aprobados por la FDA año tras año. Abordamos la fiabilidad, explicabilidad y seguridad de la inteligencia artificial clínica mediante un marco corporativo de IA responsable integrado en todo el ciclo de vida del producto, desde el diseño hasta el seguimiento postcomercialización. Este enfoque prioriza la supervisión humana, la validación clínica y regulatoria, la transparencia del uso o finalidad prevista y la gestión activa de riesgos, en línea con normas internacionales y la reglamentación norteamericana (FDA) y europea (MDR).
En nuestro caso, seguimos nuestros siete principios para una IA responsable: seguridad, validez y confiabilidad, seguridad y resistencia, transparencia y responsabilidad, explicabilidad e interpretabilidad, privacidad mejorada y gestión justa y libre de sesgos.
Adicionalmente, cuando incorporamos algoritmos (con marcados FDA, CE, MDR) en soluciones de almacenamiento y gestión de imagen, hacemos un proceso de comprobación del algoritmo, mediante un análisis previo del algoritmo y análisis retrospectivo con una muestra de ese sistema para comprobar su idoneidad en ese entorno.
«La IA está en todas las fases del proceso, pero siempre va a tener que contar con la supervisión de un profesional sanitario»
¿Cree que estamos cerca de un modelo donde el flujo de trabajo completo esté guiado por IA, desde la derivación hasta el informe final?
Existen modelos donde el flujo de trabajo está guiado por IA; no dirigido, pero sí guiado. Tenemos IA en todas las fases del proceso, con herramientas muy interesantes donde, a partir de ciertos elementos, se puede definir todo un flujo de trabajo, pero siempre va a tener que contar con la supervisión de un profesional sanitario.
Es un elemento muy interesante, poder desarrollar diferentes flujos de trabajo, integrando la historia clínica del paciente y en función de ciertos síntomas y parámetros, poder indicar determinadas pruebas médicas, pronosticar resultados e incorporar pruebas complementarias.
Vamos a ver cada vez más plataformas de integración de diferentes algoritmos, así como la incorporación de diferentes ómicas: radiómica, genómica, etc. y proyectos de gemelos digitales en los que poder pronosticar cuáles pueden ser las diferentes respuestas a tratamientos y los diferentes circuitos que seleccionar. Viene un futuro apasionante.
«Veremos cada vez más plataformas de integración de algoritmos, ciencias ómicas y proyectos de gemelos digitales. Viene un futuro apasionante»
¿Cuánto tiempo habrá que esperar para que los gemelos digitales de pacientes sean una realidad?
En la actualidad existen experiencias muy interesantes con gemelos digitales de áreas o regiones concretas, como en cardiología, en estudios de músculo esquelético y articulaciones o en oncología como en mama, próstata, sarcomas, mielomas, etc., con diferentes tipos de simulaciones y con generación de imágenes sintéticas para pronósticos y entrenamiento de algoritmos de IA.
Para gemelos digitales de pacientes integrales, hay desarrollos muy interesantes, donde hay que tener en cuenta mucha regulación. Necesitamos avanzar en sistematización de repositorios de datos (data lakes) para poder obtener, registrar y curar datos, poder hacerlos comparables y posteriormente realizar análisis comparativos mediante utilización de big data. Adicionalmente, entra en juego un elemento que comentamos repetidamente en España, como es la necesidad de facilitar la interoperabilidad de sistemas y regiones.
«La IA tiene elementos muy disruptivos que pueden impactar en los pacientes, hay que establecer marcos para aplicarla con absoluta seguridad»
Sin embargo, aun con todos los desafíos, soy muy optimista en que más pronto que tarde veremos grandes proyectos de gemelos digitales, especialmente por el nivel impresionante de profesionales médicos, ingenieros, informáticos, físicos, técnicos y emprendedores que tenemos en España, por la multidisciplinariedad, la integración de las diferentes ómicas y los grandes hubs de innovación en salud con los que contamos.
Ha mencionado la regulación, ¿es la normativa europea un freno para la llegada de estas tecnologías basadas en IA?
Todo lo que tiene que ver con IA en salud tiene elementos muy disruptivos que puede tener un impacto en los pacientes y, de alguna forma, hay que poner los marcos para poder desarrollarlos y llevarlos a la práctica de una forma absolutamente segura.
Estamos hablando de la sanidad, con lo cual tiene que primar la seguridad de los pacientes. La regulación es imprescindible, lo bueno es que puedan trabajar en conjunto diferentes instituciones, no solo la industria, sino las asociaciones de profesionales, las asociaciones de pacientes, etc. y explicar muy bien qué queremos hacer y cuáles son las posibles vías para hacerlo de la forma más eficiente posible. Todo lo que se pueda flexibilizar la regulación, bienvenido sea, pero que nunca sea a costa de la seguridad del paciente.
