Es la principal conclusión del seminario virtual sobre “Cómo se está aplicando IA al diagnóstico por imágenes en la Argentina”, organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME)
Es la principal conclusión del seminario virtual sobre “Cómo se está aplicando IA al diagnóstico por imágenes en la Argentina”, organizado por la Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME)
La Cámara de Instituciones de Diagnóstico Médico (CADIME) organizó un seminario virtual enfocado en la implementación de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico por imágenes en la Argentina.
Durante el encuentro, especialistas detallaron los resultados de la incorporación de esta tecnología en 77 hospitales públicos del país, una iniciativa enmarcada en programas de modernización sanitaria impulsados junto al Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y el Programa de Apoyo al Sector Sanitario Público (PROSEPU).
La disertación contó con la participación del bioingeniero Martín Sánchez, gerente para América Latina de Entelai, firma desarrolladora de herramientas de IA para la salud. El especialista remarcó que los casos dominantes para esta tecnología son el screening masivo oncológico, la automatización de reportes y el triage en emergencias.
Sánchez advirtió que el screening convencional no detecta el 30% de los cánceres de mama y que una de cada cinco mamografías presenta falsos negativos, sumado a la fatiga visual humana y el déficit de radiólogos.
Ante este panorama, destacó que en algunas experiencias de implementación ya “se redujo a la mitad el tiempo de revisión de mamografías que no presentaban hallazgos”.
La solución tecnológica de Entelai, validada con más de un millón de estudios, ofrece un análisis integrado que toma menos de cinco minutos y alcanza una sensibilidad superior al 95% en el modo Triage, identificando nódulos y microcalcificaciones.
Por su parte, Antonio Morales y Ernesto Ridel, gerentes de la compañía Tecnoimagen, explicaron que la adopción de este sistema en los hospitales regionales y de mediana complejidad permitió transformar el gasto de capital en gasto operativo.
Al eliminar la barrera del hardware importado e implementar un modelo de “pago por estudio”, los centros de salud optimizaron sus recursos de manera drástica. En relación a los beneficios económicos, Morales puntualizó: “El ahorro fue del 90% en costos de infraestructura inicial, del 40% en costos de almacenamiento masivo, y del 43% en el costo total de propiedad”.
De acuerdo con los expositores, los hospitales públicos alcanzados por el programa ya han procesado un total de 21.042 análisis históricos únicos mediante estas herramientas. Para los expertos de la jornada, la cifra demuestra que el empleo de la inteligencia artificial como asistente directo del diagnóstico médico “ya es una realidad en la Argentina”.
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