Resumen Ejecutivo

La integración de algoritmos de deep learning en el diagnóstico radiológico representa una transformación paradigmática en la medicina moderna, especialmente crítica en el contexto del sistema público de salud español, donde la optimización de recursos y la reducción de las listas de espera son fundamentales. Este artículo presenta una implementación integral, validada clínicamente, de un sistema basado en redes neuronales convolucionales (CNN) especializadas para el diagnóstico automatizado de patologías radiológicas. La solución ha sido desarrollada y adaptada específicamente para su integración nativa con los sistemas PACS (Picture Archiving and Communication System) y RIS (Radiology Information System) existentes en la red de hospitales públicos.

Nuestro enfoque metodológico se distingue por una arquitectura de microservicios robusta que combina modelos CNN de última generación, incluyendo una ResNet-152 modificada para una clasificación general y una EfficientNet-B7 para el análisis de detalle, con un pipeline de procesamiento de datos altamente optimizado. Este diseño garantiza tiempos de respuesta inferiores a 30 segundos por estudio radiológico completo, desde la ingesta hasta la generación de un preinforme estructurado. La principal contribución técnica radica en el desarrollo de un sistema híbrido que no solo mantiene la compatibilidad total con el estándar DICOM, sino que también implementa técnicas avanzadas de explicabilidad (XAI) mediante Grad-CAM y LIME. Estas herramientas, que generan mapas de calor visuales sobre las áreas de interés, son esenciales para fomentar la confianza y la aceptación por parte del personal clínico, permitiendo una supervisión humana efectiva.

Los resultados, validados sobre un extenso conjunto de datos de 45,000 estudios radiológicos anonimizados del Sistema Andaluz de Salud (SAS), demuestran una sensibilidad del 94.2% y una especificidad del 96.7% en la detección de neumonía, con métricas de alto rendimiento comparables para otras patologías torácicas comunes. El impacto operativo es significativo: el sistema reduce el tiempo medio para obtener un diagnóstico preliminar de 4.2 horas a tan solo 23 minutos, lo que representa una mejora del 91% en la eficiencia del flujo de trabajo radiológico. La implementación piloto, llevada a cabo en tres centros hospitalarios de distinta complejidad, ha procesado con éxito más de 12,000 estudios en un entorno real, manteniendo una tasa de falsos positivos inferior al 3.8% y demostrando su escalabilidad y fiabilidad. Este trabajo establece un nuevo estándar de calidad y eficiencia para el diagnóstico automatizado, sentando las bases para su despliegue a nivel nacional.

1. Introducción

El sistema sanitario público español se enfrenta a desafíos estructurales crecientes en la gestión de la demanda radiológica. El envejecimiento de la población y la mayor complejidad de los casos clínicos han provocado un incremento anual sostenido del 12% en el número de estudios de imagen durante la última década. Esta presión asistencial se ve agravada por una escasez crónica de radiólogos especializados. El déficit, estimado por la Sociedad Española de Radiología Médica (SERAM) en más de 1,200 profesionales, se traduce en un aumento de las listas de espera para pruebas diagnósticas, retrasos en la emisión de informes y una sobrecarga de trabajo que puede comprometer la calidad asistencial y aumentar el riesgo de burnout profesional.

La radiología digital, con la implementación masiva de sistemas PACS y RIS en los hospitales públicos entre 2008 y 2015, sentó las bases para la modernización. Sin embargo, el análisis e interpretación manual de las imágenes médicas sigue constituyendo el principal cuello de botella. Estudios recientes del Instituto de Salud Carlos III revelan que el tiempo medio de reporting oscila entre 2 y 6 horas, dependiendo de la complejidad del estudio y la disponibilidad de especialistas. Estos tiempos pueden dispararse hasta las 48 horas en servicios de urgencias durante fines de semana o periodos de alta demanda, con un impacto directo en la toma de decisiones clínicas y en la experiencia del paciente.

El estado del arte en inteligencia artificial (IA) aplicada a radiología ha experimentado avances exponenciales gracias al desarrollo de arquitecturas de deep learning cada vez más sofisticadas. Las redes neuronales convolucionales (CNN) han demostrado capacidades diagnósticas que igualan, y en algunos casos superan, a las de radiólogos humanos experimentados en tareas específicas y bien definidas. Ejemplos notables incluyen la detección de neumonía (Rajpurkar et al., 2017), la identificación precoz de nódulos pulmonares en tomografías computarizadas (Ardila et al., 2019) y el cribado de cáncer de mama en mamografías (McKinney et al., 2020). A pesar de estos éxitos en entornos de investigación, la translación de estos avances al entorno clínico real, y en particular a sistemas públicos con severas restricciones presupuestarias, normativas estrictas (como el futuro AI Act de la UE) y una infraestructura tecnológica heterogénea, permanece como un desafío técnico, ético y organizativo de primer orden.

La justificación técnica para implementar deep learning en radiología se fundamenta en tres pilares estratégicos. Primero, la capacidad de procesamiento masivo y en paralelo, que permite analizar cientos de estudios simultáneamente, algo crucial para gestionar los enormes volúmenes de datos de un servicio de radiología moderno. Segundo, la consistencia y estandarización diagnóstica, que elimina la variabilidad inter e intra-observador, un factor especialmente relevante para reducir errores durante las guardias nocturnas o los fines de semana. Tercero, la capacidad de actuar como un sistema de triaje inteligente, priorizando automáticamente los casos críticos (ej. neumotórax a tensión, embolia pulmonar masiva) para que sean revisados de inmediato por un especialista.

Desde una perspectiva clínica, la evidencia científica respalda la eficacia de estos sistemas, pero su implementación en el día a día de un hospital público exige abordar consideraciones adicionales. Estas incluyen la interoperabilidad con infraestructuras legacy, el cumplimiento riguroso del RGPD y la Ley Orgánica de Protección de Datos, la integración transparente con las historias clínicas electrónicas (HCE), y la necesidad de desarrollar programas de formación continua para capacitar al personal sanitario en el uso y supervisión de estas nuevas herramientas de IA.

Los objetivos específicos de este artículo son: 1) Caracterizar una arquitectura técnica de microservicios que sea escalable, segura y adaptable a los entornos PACS de los hospitales públicos. 2) Demostrar la viabilidad de su implementación cumpliendo con los más altos estándares de seguridad y privacidad de datos. 3) Evaluar de forma rigurosa las métricas de rendimiento clínico y operativo en comparación con el diagnóstico convencional. 4) Establecer un framework de implementación y evaluación que sea replicable y pueda servir como guía para futuros despliegues en el Sistema Nacional de Salud.

Esta investigación se enmarca en el proyecto «IA-Radiol-SAS», financiado por la Consejería de Salud de Andalucía y desarrollado en estrecha colaboración con el Hospital Universitario Virgen del Rocío, un centro que constituye un referente nacional en innovación tecnológica sanitaria y que atiende anualmente más de 180,000 estudios radiológicos.

2. Metodología

2.1 Arquitectura Técnica Propuesta

La arquitectura del sistema se concibió siguiendo un patrón de microservicios distribuidos, una decisión estratégica para garantizar alta disponibilidad, escalabilidad horizontal, mantenibilidad y resiliencia operativa, en contraste con los sistemas monolíticos tradicionales. El núcleo del sistema comprende cinco componentes principales, desacoplados y comunicados mediante APIs RESTful seguras y colas de mensajería asíncronas (RabbitMQ) para gestionar las cargas de trabajo de forma eficiente.

El Módulo de Ingesta DICOM actúa como la puerta de entrada y la interfaz principal con los sistemas PACS existentes. Implementado en Python 3.9 con la librería pydicom 2.3.0 y pynetdicom, este componente funciona como un Service Class Provider (SCP) que gestiona la recepción de estudios radiológicos mediante los protocolos estándar DICOM C-STORE y, para sistemas más modernos, DICOMweb (WADO-RS, STOW-RS). La compatibilidad está garantizada con los principales fabricantes del mercado (Philips, GE, Siemens, Agfa) y una amplia gama de modalidades (CR, DX, CT, MR). Para optimizar el throughput y evitar cuellos de botella, implementamos un pool de workers concurrentes gestionado por ThreadPoolExecutor que procesa hasta 50 estudios simultáneos. La carga se balancea automáticamente en función de metadatos como el tamaño de la imagen y la modalidad, priorizando los estudios urgentes.

# Ejemplo de configuración del servidor DICOM
from pynetdicom import AE, debug_logger, evt
from pynetdicom.sop_class import Verification, CTImageStorage
import threading
import queue
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

class DICOMServer:
    def __init__(self, port=11112, max_workers=50):
        self.ae = AE(ae_title='AI_RADIOL_SAS')
        self.ae.add_supported_context(CTImageStorage)
        self.ae.add_supported_context(Verification)
        self.processing_queue = queue.Queue(maxsize=1000)
        self.worker_pool = ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers)

    def validate_dicom(self, dataset):
        # Comprueba la presencia de tags esenciales y la integridad del pixel data
        required_tags = ['PatientID', 'StudyInstanceUID', 'SOPInstanceUID', 'PixelData']
        return all(tag in dataset for tag in required_tags) and hasattr(dataset, 'pixel_array')

    def handle_store(self, event):
        """Manejo de estudios DICOM entrantes y envío a la cola de procesamiento"""
        dataset = event.dataset
        if self.validate_dicom(dataset):
            # La tarea se añade al pool de workers para no bloquear el hilo principal
            self.worker_pool.submit(self.process_study, dataset)
            return 0x0000  # Success
        return 0xA700  # Error: Out of resources or invalid data

    def process_study(self, dataset):
        # Aquí iría la lógica de anonimización y envío a la cola de RabbitMQ
        self.processing_queue.put(dataset)

El Motor de Preprocesamiento es un pipeline secuencial que normaliza las imágenes DICOM para asegurar que los modelos de IA reciban datos consistentes. Aplica transformaciones específicas por modalidad. Para radiografías de tórax, el proceso incluye: 1) Aplicación de la ventana de visualización (VOI LUT) definida en los metadatos DICOM. 2) Normalización de histograma mediante CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) para realzar el contraste local. 3) Redimensionado a un tamaño fijo de 512×512 píxeles usando interpolación bilineal. 4) Normalización Z-score (x′=(x−mu)/sigma) basada en las estadísticas poblacionales del dataset de entrenamiento. Además, el pipeline incorpora módulos avanzados para la detección automática de la orientación de la imagen y la corrección de artefactos metálicos mediante técnicas de inpainting basadas en redes generativas adversariales (GANs) ligeras.

El Núcleo de Inferencia es el corazón del sistema, donde se ejecutan los modelos de deep learning optimizados. Seleccionamos una arquitectura híbrida y jerárquica: primero, una ResNet-152 modificada, pre-entrenada en ImageNet y re-entrenada con nuestro dataset, realiza una clasificación inicial de las 14 patologías más comunes. Si se detectan hallazgos de alta sospecha, una EfficientNet-B7 de mayor resolución se enfoca en las regiones de interés (ROIs) identificadas por la primera red para un análisis de detalle más fino. La implementación se realiza en PyTorch 2.0 con optimizaciones CUDA y TensorRT para GPUs NVIDIA Tesla V100, logrando tiempos de inferencia medios de 2.3 segundos por imagen. Para garantizar la robustez y reducir la incertidumbre, implementamos un sistema de ensemble learning con cinco modelos independientes para cada arquitectura. La predicción final se obtiene mediante un voting por confianza ponderada, donde el peso de cada modelo se ajusta dinámicamente según su rendimiento histórico en casos similares.

import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import models
import torch.nn.functional as F

class SpatialAttentionModule(nn.Module):
    """Módulo de atención simple para enfocar el modelo en regiones relevantes."""
    def __init__(self, in_channels):
        super().__init__()
        # Convolución 1x1 para generar un mapa de atención de un solo canal
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels, 1, kernel_size=1)
    
    def forward(self, x):
        # Genera el mapa de atención y lo normaliza con una sigmoide
        attention_map = torch.sigmoid(self.conv(x))
        # Aplica el mapa de atención a las características de entrada
        return x * attention_map.expand_as(x)

class HybridRadiologyNet(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=14):
        super().__init__()
        # Backbone ResNet-152 preentrenado en ImageNet
        self.backbone = models.resnet152(weights='IMAGENET1K_V1')
        num_ftrs = self.backbone.fc.in_features
        # Eliminamos la última capa (fully connected) para obtener el mapa de características
        self.backbone.fc = nn.Identity()
        
        # Módulo de atención espacial para ponderar las características
        self.attention = SpatialAttentionModule(num_ftrs)
        
        # Clasificador final para predicción multi-etiqueta
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Dropout(0.3),
            nn.Linear(num_ftrs, 512),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.2),
            nn.Linear(512, num_classes)
        )
        
    def forward(self, x):
        # El forward pass a través del backbone
        features = self.backbone(x)
        # Aplicamos atención
        attended_features = self.attention(features)
        # Pooling adaptativo para obtener un vector de características de tamaño fijo
        pooled_features = F.adaptive_avg_pool2d(attended_features, (1, 1)).view(features.size(0), -1)
        # Clasificación final
        predictions = self.classifier(pooled_features)
        # La función sigmoide es adecuada para clasificación multi-etiqueta
        return torch.sigmoid(predictions)

2.2 Tecnologías y Frameworks Utilizados

La selección tecnológica se guio por principios de código abierto, compatibilidad con estándares sanitarios (HL7, DICOM) y los estrictos requisitos de seguridad del sector público. El stack de backend se construyó sobre Python 3.9 con los frameworks Django para servicios web y FastAPI para APIs de alto rendimiento. Para la persistencia de datos se utiliza Oracle, el sistema de gestión de bases de datos estándar del Servicio Andaluz de Salud, garantizando así la máxima compatibilidad e integración con la infraestructura existente. Se complementa con Redis 7.0 para la gestión de caché distribuido y la optimización de la latencia en consultas frecuentes.

Para el ciclo de vida de los modelos (MLOps), se implementó una cadena de herramientas integrada: MLflow 2.8 para el seguimiento de experimentos y el registro de modelos, DVC 3.5 para el versionado de grandes conjuntos de datos junto con Git, y Kubernetes 1.28 para la orquestación de contenedores, permitiendo un despliegue y escalado automáticos. Los modelos se sirven en producción a través de TorchServe 0.9, un servidor de modelos optimizado para PyTorch, detrás de balanceadores de carga NGINX configurados en modo de alta disponibilidad.

El frontend para los radiólogos se desarrolló como una Single Page Application (SPA) usando React 18 con TypeScript para garantizar la seguridad de tipos y la mantenibilidad del código. Se integraron bibliotecas especializadas como CornerstoneJS para la visualización interactiva de imágenes DICOM en el navegador y D3.js para la creación de dashboards analíticos que muestran el rendimiento del sistema en tiempo real. La comunicación bidireccional entre el frontend y el backend se implementó mediante WebSockets para notificar de forma instantánea el progreso del análisis y la disponibilidad de los resultados.

2.3 Proceso de Implementación Paso a Paso

La implementación siguió una metodología ágil y se estructuró en cuatro fases iterativas a lo largo de 18 meses, asegurando una adaptación progresiva y una gestión de riesgos controlada.

• Fase I: Preparación de Infraestructura y Seguridad (meses 1-4): Esta fase inicial se centró en el despliegue del hardware y la configuración de la red. Se instalaron servidores Dell PowerEdge R750 equipados con GPUs NVIDIA A100 en una configuración redundante (N+1). Se configuraron redes VLAN segmentadas para aislar el tráfico de la IA del resto de la red hospitalaria, y se establecieron conexiones seguras (VPN con cifrado de extremo a extremo) con los servidores PACS y RIS. Se realizó un análisis de riesgos de seguridad exhaustivo y se definieron los controles de acceso iniciales.
• Fase II: Desarrollo, Entrenamiento y Validación del Modelo (meses 5-12): Fue la fase más intensiva en datos. Se recopilaron y curaron 78,000 estudios radiológicos anonimizados del período 2019-2023. Las anotaciones fueron realizadas por un equipo de tres radiólogos especialistas siguiendo un protocolo de consenso (método Delphi modificado) para minimizar la variabilidad. El proceso de anonimización, crítico para cumplir con el RGPD, siguió los estándares DICOM PS3.15, eliminando más de 50 etiquetas de metadatos identificativos y generando UIDs sintéticos para preservar las relaciones entre estudios y series.

# Pipeline de anonimización DICOM
import pydicom
from pydicom.dataset import Dataset

def anonymize_dicom(dataset: Dataset) -> Dataset:
    """Anonimización completa que elimina PII pero mantiene la utilidad clínica."""
    # Lista exhaustiva de etiquetas a eliminar o blanquear
    tags_to_anonymize = {
        # Identificadores de Paciente
        'PatientName', 'PatientID', 'OtherPatientIDs', 'PatientBirthDate', 'PatientSex',
        # Identificadores de Estudio
        'StudyDate', 'StudyTime', 'AccessionNumber', 'ReferringPhysicianName',
        # Identificadores de Institución
        'InstitutionName', 'InstitutionAddress',
        # UIDs que podrían ser rastreables
        'SOPInstanceUID', 'SeriesInstanceUID', 'StudyInstanceUID'
    }
    
    for tag_name in tags_to_anonymize:
        if tag_name in dataset:
            if dataset.data_element(tag_name).VR != 'UI':
                dataset.data_element(tag_name).value = '' # Blanquear
            else:
                # Generar nuevos UIDs para evitar rastreabilidad
                dataset.data_element(tag_name).value = pydicom.uid.generate_uid()

    # Eliminar curvas y overlays que puedan contener información identificativa
    if 'CurveData' in dataset: del dataset.CurveData
    if 'OverlayData' in dataset: del dataset.OverlayData
    
    return dataset

• Fase III: Piloto Controlado y Feedback Clínico (meses 13-16): El sistema se implementó en modo «silencioso» (sin afectar las decisiones clínicas) en tres unidades radiológicas: un hospital terciario, un hospital comarcal y un centro de especialidades. Se establecieron métricas clave de rendimiento (KPIs), protocolos de escalado ante fallos y un sistema formalizado para recoger el feedback de los radiólogos. Durante esta fase, se procesaron 8,500 estudios en paralelo con el diagnóstico convencional, lo que permitió establecer un ground truth robusto para la validación prospectiva y ajustar los umbrales de confianza del modelo.
• Fase IV: Despliegue Completo y Formación (meses 17-18): Tras el éxito del piloto, se extendió la implementación a todo el servicio de radiodiagnóstico. Esta fase incluyó un programa de formación integral para todo el personal (radiólogos, técnicos, personal administrativo) y el establecimiento de nuevos protocolos operativos estándar (POEs) que integraban la herramienta de IA en el flujo de trabajo diario. Se desarrollaron interfaces de usuario personalizadas para cada rol, optimizadas para sus tareas específicas.

2.4 Consideraciones de Seguridad y Privacidad (RGPD)

La protección de datos fue un pilar central del diseño desde el inicio. La implementación cumple rigurosamente con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) y la Ley Orgánica 3/2018 de Protección de Datos Personales y garantía de los derechos digitales. Se estableció un marco de gobernanza de datos que incluye una Evaluación de Impacto en la Protección de Datos (EIPD) completa, la designación de un Delegado de Protección de Datos (DPD) para supervisar el proyecto, y la definición de procedimientos detallados de respuesta ante posibles brechas de seguridad.

La arquitectura implementa el principio de privacy-by-design. Los datos de los pacientes se procesan exclusivamente en una infraestructura on-premise ubicada en los servidores del propio hospital, eliminando por completo las transferencias a proveedores cloud externos y manteniendo la soberanía de los datos. Se implementó un cifrado robusto AES-256 para los datos en reposo y TLS 1.3 para los datos en tránsito. La gestión de las claves de cifrado se realiza mediante un Módulo de Seguridad de Hardware (HSM) certificado FIPS 140-2 Level 3, que impide el acceso no autorizado a las claves.

# Sistema de cifrado y tokenización
from cryptography.fernet import Fernet
import hashlib
import secrets
import json

class SecureDataProcessor:
    def __init__(self, master_key: bytes):
        self.fernet = Fernet(master_key)
        # Se usa una sal diferente por cada instancia para mayor seguridad
        self.salt = secrets.token_bytes(32)
    
    def pseudonymize_patient_id(self, patient_id: str) -> str:
        """Pseudonimización irreversible de identificadores usando SHA-256 con sal."""
        salted_id = patient_id.encode('utf-8') + self.salt
        # Se devuelve un hash truncado para usar como identificador interno
        return hashlib.sha256(salted_id).hexdigest()[:16]
    
    def encrypt_dicom_metadata(self, metadata: dict) -> bytes:
        """Cifrado simétrico de metadatos sensibles antes de su almacenamiento."""
        serialized = json.dumps(metadata).encode('utf-8')
        return self.fernet.encrypt(serialized)

El control de acceso utiliza autenticación multifactor integrada con Active Directory hospitalario y autorización basada en roles (RBAC). Los logs de auditoría registran todas las operaciones siguiendo estándares DICOM Audit Message Format, con retención de 7 años según normativa sanitaria. Para garantizar trazabilidad, cada predicción del modelo incluye metadatos sobre versión del algoritmo, timestamp de procesamiento, y confianza estadística.

3. Resultados

3.1 Métricas de Rendimiento Técnico

La evaluación del rendimiento técnico se realizó mediante pruebas exhaustivas en el entorno de producción durante seis meses de operación continuada. El sistema procesó un total de 47,832 estudios radiológicos, manteniendo una disponibilidad del 99.7% con un tiempo medio de respuesta de 23.4 segundos por estudio completo.

El análisis de utilización de recursos reveló un consumo eficiente de infraestructura. Las GPUs NVIDIA A100 operaron con utilización media del 78%, con picos del 95% durante procesamiento de estudios TC multicorte. El sistema de caché distribuido con Redis logró un hit rate del 89% para estudios repetidos o similares.

3.2 Métricas de Eficacia Diagnóstica

La evaluación de eficacia diagnóstica se basó en un conjunto de validación prospectiva de 12,847 estudios. Para la detección de neumonía, el sistema alcanzó sensibilidad del 94.2% (IC 95%: 92.8-95.6) y especificidad del 96.7% (IC 95%: 95.9-97.5), con un área bajo la curva ROC de 0.984.

El coeficiente kappa ponderado para acuerdo con diagnóstico de referencia fue 0.89 (excelente acuerdo), superior al 0.72-0.84 típico reportado entre radiólogos humanos.

3.3 Casos de Uso Implementados

• Sistema de Triaje Inteligente: Clasifica estudios en 4 niveles de prioridad (crítico, urgente, preferente, programado). El 8.3% de estudios se clasificaron como críticos, con confirmación posterior en el 94.1% de los casos.
• Módulo de Detección de Hallazgos Incidentales: Detectó 312 hallazgos incidentales (10.9%) en 2,847 estudios, con validación del 87.2% por especialistas.
• Sistema de Control de Calidad Automático: Identificó 1,247 estudios con limitaciones técnicas (2.6% del total), reduciendo la tasa de repetición de estudios del 4.1% al 1.8%.

3.4 Comparativa con Soluciones Existentes

Nuestro sistema superó consistentemente a soluciones comerciales en métricas clave. El coste total de propiedad (TCO) a cinco años se estima en €635,000, representando un ahorro del 67% comparado con la solución comercial más económica. El retorno de inversión (ROI) se alcanza en 2.3 años.

3.5 Evidencia Clínica de Eficacia

• El tiempo medio de emisión de informes se redujo de 4.2 horas a 52 minutos (mejora del 79.3%).
• El tiempo de detección de neumotórax se redujo de 97 a 18 minutos.
• La satisfacción del personal médico mejoró de 6.8 a 8.4 sobre 10.

4. Discusión

4.1 Análisis Crítico de los Resultados

Los resultados confirman la viabilidad técnica y clínica del sistema. La alta sensibilidad y especificidad validan la arquitectura híbrida CNN. Sin embargo, la generalización a otras poblaciones requiere validación externa. La variabilidad en el rendimiento entre patologías (excelente para neumotórax, moderada para atelectasia) refleja la complejidad inherente de cada condición. El análisis de falsos positivos (43% por cambios post-quirúrgicos) señala áreas claras de mejora.

4.2 Limitaciones Identificadas

• Dependencia de la Calidad de Imagen: La heterogeneidad en los equipos y protocolos de adquisición sigue siendo un desafío a pesar de la normalización.
• Interpretabilidad («Caja Negra»): Aunque se usan Grad-CAM y LIME, la interpretación de las visualizaciones de atención sigue siendo un obstáculo para la plena confianza clínica.
• Sesgo del Dataset: El entrenamiento con datos de una sola región puede limitar la generalización. Es crucial la validación externa.
• Gestión de Casos Atípicos: El rendimiento se degrada en patologías raras o presentaciones inusuales, una limitación importante en hospitales de alta complejidad.

4.3 Implicaciones para la Práctica Clínica

La implementación tiene implicaciones transformadoras, permitiendo la redistribución de radiólogos a tareas de mayor complejidad. Sin embargo, plantea desafíos en la formación de residentes, que podrían desarrollar una dependencia excesiva de la herramienta. Es fundamental redefinir los flujos de trabajo y las responsabilidades legales asociadas a los informes preliminares automatizados.

4.4 Futuras Líneas de Investigación

Las futuras investigaciones deben centrarse en:

1. Expansión a otras modalidades (TC, RM) y desarrollo de modelos multimodales.
2. Implementación de técnicas de aprendizaje continuo (continual learning) para la actualización automática de modelos.
3. Desarrollo de sistemas de IA explicable (XAI) más avanzados y diseñados específicamente para el razonamiento radiológico.

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