Inteligencia artificial en radiología: beneficios, desafíos y aplicaciones actuales - Luque Ayala, Lorena Andrea; Rojas Rojas, Sofia Alejandra; Arciniegas Ramirez, Olga Lucia (Biociencias (UNAD), 2026)
Introducción: La inteligencia artificial (IA) está adquiriendo un papel cada vez más relevante en la radiología, especialmente en el análisis de imágenes médicas y en el apoyo a los procesos diagnósticos. Objetivo: El presente trabajo tuvo como objetivo analizar las aplicaciones actuales, los beneficios y los principales desafíos asociados con el uso de la inteligencia artificial en radiología. Metodología: Se desarrolló una revisión narrativa-exploratoria, con enfoque cualitativo, a partir de literatura científica publicada principalmente entre 2021 y 2025 y consultada en fuentes académicas relacionadas con las ciencias de la salud y la radiología. La información seleccionada fue analizada de manera comparativa y organizada en categorías relacionadas con las aplicaciones diagnósticas, la automatización de procesos, la optimización del flujo de trabajo, la validación clínica, los sesgos de los datos y las consideraciones éticas. Resultados: Los hallazgos muestran que la IA puede apoyar la detección y caracterización de alteraciones en imágenes médicas, facilitar la priorización de estudios, automatizar tareas repetitivas y contribuir a optimizar los tiempos de trabajo en los servicios de radiología. Sin embargo, su implementación también plantea desafíos relacionados con la calidad y representatividad de los datos, la validación de los algoritmos, los costos tecnológicos, la capacitación del personal y la protección de la información de los pacientes. Conclusión: Se concluye que la IA representa una herramienta de apoyo con potencial para fortalecer la práctica radiológica, siempre que su incorporación sea progresiva, clínicamente validada y acompañada de supervisión profesional, criterios éticos y mecanismos de gobernanza.