La imagen médica ha recorrido un largo camino. Lo que empezó con las radiografías se ha ampliado a lo largo de los años a la TC, la RM, la ecografía y ahora una nueva ola de herramientas que prometen exploraciones más rápidas: interpretación asistida por inteligencia artificial y máquinas portátiles que pueden llevarse directamente a la cabecera del paciente.
Estos avances aumentan las expectativas de un diagnóstico más preciso y una asistencia más eficaz, pero también plantean cuestiones sobre el coste y sobre si el beneficio merece la pena.
Una encuesta reciente de Sermo muestra lo divididos que están los médicos en la práctica diaria. Una cuarta parte de los médicos encuestados afirma que el diagnóstico por imagen avanzado está totalmente integrado en su flujo de trabajo, y otro 35% lo utiliza de forma selectiva para casos complejos. Pero el 31% no lo ha adoptado de forma generalizada o no lo utiliza en absoluto en su consulta.
Esa división aproximada 60/40 nos dice que hay algo más bajo la superficie. Este artículo profundiza en los datos de la encuesta y en los comentarios de los miembros de Sermo para explorar qué impulsa la adopción y qué la frena en 2025.
¿Qué factores influyen en la adopción de herramientas de imagen médica?
Por mucho que se hable de nuevos escáneres y complementos de IA, los médicos tienden a reducir las decisiones a lo básico: ¿esta tecnología mejora realmente la atención al paciente? ¿Y cuáles son los beneficios de la tecnología de imagen médica?
En una encuesta de Sermo, más de la mitad de los encuestados (54%) afirmaron que el beneficio clínico y la precisión diagnóstica eran los factores más importantes a la hora de decidir la adopción de nuevas herramientas de diagnóstico por imagen. Todo lo demás, como el rendimiento de la inversión (14%), la compatibilidad del flujo de trabajo (14%), la dirección (8%) o la demanda de los pacientes (7%) quedaron muy por detrás.
Esto sugiere que los médicos no lucharán por una nueva herramienta a menos que mejore el diagnóstico o haga que sus decisiones sean más fiables. Como dijo un internista: «La imagen avanzada tiene un potencial innegable para elevar los diagnósticos, pero su adopción debe estar impulsada por el valor clínico más que por el mero entusiasmo tecnológico.»
Ese sentimiento refleja lo que estamos empezando a ver en investigaciones recientes. Un estudio multicéntrico de 2024 sobre radiología ambulatoria descubrió que la interpretación de radiografías asistida por IA reducía el tiempo de elaboración de los informes hasta en un 82%, al tiempo que mantenía una sensibilidad diagnóstica del 96,9% para la detección de fracturas. Los investigadores observaron que las lecturas más rápidas no sólo ayudaban a los médicos a tomar decisiones antes, sino que también reducían la acumulación de pacientes. Sin embargo, advirtieron que las ganancias dependen de la integración del flujo de trabajo y de una supervisión adecuada, precisamente las mismas preocupaciones planteadas por los miembros de Sermo.
Un residente de Radiología se hizo eco de la misma tensión desde un ángulo diferente, señalando que, aunque el diagnóstico por imagen puede orientar el diagnóstico y el tratamiento, no siempre es necesario y conlleva sus propios riesgos: «Muchas de estas pruebas no siempre son estrictamente necesarias… exponen a los pacientes a altos niveles de radiación». En otras palabras, el «beneficio clínico» no se refiere sólo a mejores exploraciones, sino a cuándo es apropiado utilizar herramientas avanzadas como la TC, la RM o la ecografía con IA, y cuándo siguen siendo suficientes las técnicas de imagen más convencionales. Varios estudios comparativos recientes respaldan esta afirmación, demostrando que, aunque la imagenología avanzada mejora la detección de lesiones en Oncología y Neurología, las ganancias de resultados pueden ser modestas , a menos que la imagenología cambie el plan de tratamiento.
Los médicos también tienen claro que el valor por sí solo no garantiza la adopción. La encuesta de Sermo muestra que el retorno de la inversión y la compatibilidad con el flujo de trabajo tienen menos importancia, pero en la práctica, a menudo se convierten en barreras, sobre todo en las consultas pequeñas de médicos, donde los costes se tienen más en cuenta que en los grandes sistemas hospitalarios. Un internista de Sermo lo resumió sin rodeos: «Demasiado caro y demasiadas barreras para un médico en solitario».
La propia tecnología añade presión a ese cálculo. Los escáneres de IRM portátiles que pueden llevarse sobre ruedas hasta la cabecera del paciente, como el Swoop de Hyperfine, están transformando el diagnóstico por imagen en el punto de atención al reducir los tiempos de exploración y las necesidades de infraestructura, pero a un coste(unos 250.000 $ por máquina) que puede seguir siendo excesivo para los centros más pequeños. Los médicos ven la promesa, pero desconfían de ser los primeros en adoptarla sin un ROI claro.
Por último, los datos muestran lo poco que influye la presión descendente. Sólo un 7% afirma que la demanda de los pacientes y un 8% que las decisiones de liderazgo influyen en la adopción. Un médico de familia añadió que el diagnóstico por imagen sólo aporta valor cuando la economía y la formación coinciden: «Sólo veo que aporte un valor real cuando se ajusta a las necesidades clínicas de mis pacientes, mi equipo está formado para utilizarlo bien y los costes se compensan con mejoras claras en los resultados.» El beneficio clínico puede abrir la puerta, pero los costes y los flujos de trabajo deciden si los médicos pueden realmente atravesarla. Como explicó otro miembro de Sermo: «Más nuevo no siempre significa mejor; el aumento del coste de implantación puede no justificar el grado de mejora en comparación con los protocolos existentes.»
La lección es que los médicos se resisten a las presiones externas a menos que estén en consonancia con las pruebas y el juicio clínico. La adopción sigue estando firmemente dirigida por los médicos.
¿Cuáles son los mayores obstáculos para adoptar nuevas herramientas de diagnóstico por imagen?
Si el valor clínico es lo que empuja a los médicos hacia la adopción, el coste es lo que les echa para atrás.
En la encuesta de Sermo, el 44% de los encuestados afirmaron que el coste y un retorno de la inversión poco claro eran el mayor obstáculo para integrar nuevas imágenes en su flujo de trabajo. Esta cifra puede parecer obvia, pero los comentarios demuestran que el coste nunca es sólo el precio de etiqueta de un escáner. En este caso, se trata de la sostenibilidad y el ecosistema oculto de los presupuestos, el mantenimiento y la equidad.
Un estomatólogo que trabaja en un hospital público lo describió sin rodeos: «Los obstáculos son el coste, y como trabajo en un hospital público, no tenemos muchas tecnologías de imagen nuevas porque no hay presupuesto, y los equipos que tenemos están en mal estado porque no tenemos personal para repararlos.»
Otro internista fue más conciso: «El coste es, como siempre, el factor que limita la implantación de nuevas tecnologías». Para los médicos individuales, puede ser imposible. Para los hospitales públicos, la cuestión es si las herramientas se estropearán más rápido de lo que pueden repararse.
La formación ocupa el segundo lugar en la encuesta, con un 18% que señala la falta de apoyo. También en este caso, la preocupación tiene menos que ver con marcar una casilla de certificación y más con la confianza. Como señaló un dermatólogo: «Los cursos de actualización también serían útiles para saber exactamente qué está aprobado… así como los plazos previstos para la aprobación de la nueva tecnología». Y un anestesista expresó la fatiga que muchos sienten al enfrentarse a nuevas herramientas: «Ya es bastante malo tener que adaptarse al uso de la ecografía; no puedo imaginarme la incorporación de otra técnica de imagen». Sin formación, la imagen avanzada parece una carga más, no una mejora.
Luego está el «impuesto oculto» de la adopción: Los quebraderos de cabeza de las TI y la falta de recursos. El 15% de los médicos encuestados en Sermo citaron la integración de sistemas, y el 9% las limitaciones de tiempo o personal. Un médico de familia explicó cómo se manifiestan esas fricciones en el día a día: «A veces, el acceso limitado, los retrasos en la programación o la falta de integración del sistema pueden complicar las cosas». Otro médico de familia instó a una implantación gradual para evitar trastornos: «Un pilotaje cuidadoso, una formación sólida y una implantación escalonada pueden mitigar los trastornos y maximizar el retorno de la inversión».
Estas barreras no reciben los mismos titulares que los nuevos avances de la IA, pero para los médicos son decisivas. Sin financiación, formación y apoyo a la integración, incluso las tecnologías de imagen más impresionantes corren el riesgo de convertirse en máquinas sin uso en un rincón.
¿Cómo deciden los médicos si el nuevo diagnóstico por imagen merece la pena?
Incluso cuando la promesa clínica parece sólida, los médicos no se apresuran a adoptar una nueva herramienta de diagnóstico por imagen sin un cuidadoso proceso de investigación.
En la encuesta de Sermo, casi la mitad (49%) afirmó que las pruebas revisadas por expertos y los ensayos clínicos son su principal filtro. Otro 21% confía primero en sus colegas. Un número mucho menor señaló los mandatos institucionales (9%), las demostraciones de proveedores (7%) o dijo que rara vez se involucra (12%).
Los médicos ya han visto bastantes tecnologías lanzadas con grandes promesas que luego han fracasado en la práctica real. Un médico lo explicó claramente: «Suelo buscar estudios clínicos sólidos, eso es lo que realmente importa a la hora de decidir si una nueva tecnología de imagen merece la pena. Me gusta oír lo que dicen mis colegas, pero al final lo que me convence son los buenos datos».
Aun así, las cifras por sí solas no cierran el trato. Las aportaciones de los compañeros tienen un peso real porque se basan en realidades compartidas. Un médico destacó cómo el diagnóstico por imagen determina el trabajo interdisciplinar: «El departamento de patología depende de la exactitud de la historia clínica, el diagnóstico por imagen y las pruebas auxiliares… Los procedimientos de estudio macroscópico pueden modificarse en función del diagnóstico por imagen pertinente».
Otro médico fue al grano: «Todo lo que vaya a ayudar a mis pacientes… Dicho esto, lo nuevo suele ser más caro y con menos pruebas. Pero muéstrame las pruebas y la asequibilidad, y me apunto». Los iguales validan lo que funciona bajo presión, no sólo en estudios controlados, y eso importa. Las comunidades como Sermo hacen posibles esas conversaciones entre iguales, ofreciendo a los médicos un espacio para comparar experiencias y resultados, así como para obtener información sincera sobre cómo funcionan realmente las nuevas tecnologías en la práctica real.
Lo que no tiene mucho peso son las demostraciones de los vendedores o los edictos de los dirigentes. Un patólogo fue tajante: «No adoptamos una nueva tecnología sólo por vanidad. La adoptamos si y sólo si produce un buen rendimiento de la inversión». Un psiquiatra añadió una advertencia específica de su especialidad: «El diagnóstico por imagen… la mayoría de las veces añade información interesante que acaba por no ser clínicamente relevante o lo bastante rentable como para justificar el coste para el paciente o el sistema sanitario».
La conclusión es clara: las decisiones de adopción dependen en última instancia de los médicos. Las demostraciones pueden preparar el terreno y la dirección puede presionar, pero a menos que los médicos vean pruebas, validación por pares y relevancia clínica, las nuevas herramientas no calarán.
Mirando hacia el futuro: ¿qué papel desempeñará la IA en el futuro de la imagen médica?
De cara al futuro, los médicos se muestran cautelosamente optimistas respecto a las herramientas avanzadas de diagnóstico por imagen.
En la encuesta de Sermo, el 22% dijo que es muy probable que amplíe su uso en los próximos dos años, y el 41% dijo que es algo probable, pero siempre con la advertencia de que tiene que ajustarse a los presupuestos y objetivos.
Como dijo un cirujano ortopédico: «La tecnología tiene un coste y los recursos financieros son limitados, ¿cómo podemos resolver el problema?». Otro médico de medicina interna esperaba que el coste no fuera el factor limitante, y escribió: «La imagen avanzada parece una herramienta prometedora… esperemos que los costes no sean un factor limitante importante… y que esta herramienta se traduzca en mejores resultados para los pacientes.» Aun así, aproximadamente una cuarta parte de los médicos encuestados no espera ampliarla en absoluto. Algunos dicen que las herramientas actuales son suficientemente buenas, otros consideran que las barreras son inamovibles.
Y luego están las herramientas de imagen médica de IA. Es donde chocan el optimismo y el escepticismo. Algunos lo llaman exagerado, otros dicen que pronto será la norma, pero casi todos están de acuerdo en que definirá la próxima fase de lo que se utiliza en imagen médica.
La imagen por IA funciona mediante algoritmos entrenados en grandes conjuntos de datos de imágenes médicas para reconocer patrones, resaltar anomalías y ayudar a los médicos a interpretar las exploraciones de forma más rápida y precisa, lo que contribuye en gran medida a mejorar la precisión, la velocidad y el acceso a los puntos de atención. Pero aunque estas herramientas pueden resaltar lo que un médico podría querer examinar más detenidamente, no sustituyen al juicio clínico. El médico sigue tomando la decisión final, asegurándose de que el diagnóstico sea preciso y contextualmente sólido.
Aunque muchos médicos ven con buenos ojos la imagen por IA, otros creen que está eclipsando otros avances. Por ejemplo, un radiólogo afirma: «La IA está sobrevalorada, pero la imagen en el punto de atención (POC) cambia las reglas del juego». No se trata de descartar de plano la IA en sí, sino de reconocer que la IA es un aspecto de la revolución más amplia de la imagen que permite el diagnóstico en el punto de atención. El verdadero avance no consiste tanto en cómo se interpretan las imágenes, sino en dónde pueden captarse y utilizarse. Para muchos médicos, el mayor paso adelante es la capacidad de sacar las imágenes avanzadas de la sala de radiología y llevarlas directamente a la cabecera del enfermo, haciendo que la tecnología esté al servicio del momento clínico, y no al revés.
El futuro depende menos de los saltos de hardware y más de si la IA puede integrarse sin problemas para añadir claridad, sin abrumar a la práctica.
Lo más importante
La imagen avanzada está remodelando el diagnóstico, pero los médicos de Sermo lo tienen claro: la adopción tiene que ver con el valor, no con la novedad. El beneficio clínico impulsa las decisiones, mientras que el coste y el flujo de trabajo siguen siendo los principales frenos. Las pruebas y la validación de los colegas importan mucho más que las demostraciones de los vendedores o la presión de los líderes, lo que mantiene la adopción firmemente dirigida por los médicos.
De cara al futuro, la mayoría de los médicos esperan que se amplíe el uso de la imagen avanzada, pero sólo si se resuelven los problemas presupuestarios y de integración. Y con la IA en el horizonte, la siguiente fase dependerá de si realmente facilita la práctica o simplemente añade complejidad.
El equilibrio entre promesa y sobrecarga aún se está escribiendo. ¿Cómo ves la imagen avanzada en tu consulta? ¿Te han ayudado las nuevas herramientas a tomar decisiones más rápidas y claras, o han añadido más fricción que valor?
Comparte tu experiencia en Sermo y observa cómo tus compañeros afrontan los mismos retos.
