Resumen
Desde la invención de la rueda, pasando por la creación de la imprenta y hasta el desarrollo de la teoría atómica, la historia ha estado llena de múltiples momentos que nos enseñan que, al momento del lanzamiento de estos, la humanidad pareciera nunca haber estado en la facultad de poder lidiar con ellos y con el impacto que estos podrían generar. El advenimiento de las inteligencias artificiales (IA) no son la excepción.
Referencias
Hofmeister J, Garin N, Montet X, Scheffler M, Platon A, Poletti PA, Stirnemann J, Debray MP, Claessens YE, Duval X, Prendki V. Validating the accuracy of deep learning for the diagnosis of pneumonia on chest x-ray against a robust multimodal reference diagnosis: a post hoc analysis of two prospective studies. Eur Radiol Exp. 2024 Feb 2;8(1):20. doi: 10.1186/s41747-023-00416-y. PMID: 38302850; PMCID: PMC10834924.
Díaz O, Rodríguez-Ruiz A, Gubern-Mérida A, Martí R, Chevalier M. ¿Son los sistemas de inteligencia artificial una herramienta útil para los programas de cribado de cáncer de mama?. Radiología. 2021;63(3):236-244. ISSN 0033-8338. https://doi.org/10.1016/j.rx.2020.11.006
Yu F, Endo M, Krishnan R, Pan I, Tsai A, Reis EP, Fonseca EKUN, Lee HMH, Abad ZSH, Ng AY, Langlotz CP, Venugopal VK, Rajpurkar P. Evaluating progress in automatic chest X-ray radiology report generation. Patterns (N Y). 2023 Aug 3;4(9):100802. doi: 10.1016/j.patter.2023.100802. PMID: 37720336; PMCID: PMC10499844.
Cruz JP. Reflexiones sobre Inteligencia Artificial y Radiología. Rev Chil Radiol. 2019;25(2):43-43. Disponible en: http://dx.doi.org/10.4067/S0717-93082019000200043
Gálvez Moya M. Inteligencia Artificial en Radiología: ¿Seremos reemplazados por las máquinas?. Rev Chil Radiol. 2017;23(3):90-90. Disponible en: http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0717-93082017000300001&lng=es&nrm=iso. doi: 10.4067/S0717-93082017000300001
Lastrucci A, Wandael Y, Ricci R, Maccioni G, Giansanti D. The Integration of Deep Learning in Radiotherapy: Exploring Challenges, Opportunities, and Future Directions through an Umbrella Review. Diagnostics (Basel). 2024 Apr 30;14(9):939. doi: 10.3390/diagnostics14090939. PMID: 38732351; PMCID: PMC11083654.
Harvard Medical School. Artificial intelligence beyond the clinic. Harvard Medical School. 2024 [citado el 20 de junio de 2024]. Disponible en: https://hms.harvard.edu/news/artificial-intelligence-beyond-clinic.
Al-Karawi D, Al-Zaidi S, Helael KA, Obeidat N, Mouhsen AM, Ajam T, et al. A review of artificial intelligence in breast imaging. Tomography [Internet]. 2024;10(5):705–26. Disponible en: http://dx.doi.org/10.3390/tomography10050055
Mazurowski MA. Artificial intelligence may cause a significant disruption to the radiology workforce. J Am Coll Radiol [Internet]. 2019;16(8):1077–82. Disponible en: http://dx.doi.org/10.1016/j.jacr.2019.01.026
Barreiro-Ares A, Morales-Santiago A, Sendra-Portero F, Souto-Bayarri M. Impact of the rise of artificial intelligence in radiology: What do students think? Int J Environ Res Public Health [Internet]. 2023 [cited
2024 Aug 10];20(2):1589. Disponible en: https://www.mdpi.com/1660-4601/20/2/1589
Gampala S, Vankeshwaram V, Gadula SSP. Is Artificial Intelligence the New Friend for Radiologists? A Review Article. Cureus. 2020 Oct 24;12(10). doi: 10.7759/cureus.11137 PMID: 33240726; PMCID: PMC7682942.
Bejarano A. The benefits of artificial intelligence in radiology: Transforming healthcare through enhanced diagnostics and workflow efficiency. The Review of Contemporary Scientific and Academic Studies [Internet]. 2023;3(8). Disponible en: http://dx.doi.org/10.55454/rcsas.3.08.2023.005
Poalelungi DG, Musat CL, Fulga A, Neagu M, Neagu AI, Piraianu AI, et al. Advancing patient care: How artificial Intelligence is transforming healthcare. J Pers Med [Internet]. 2023;13(8):1214. Disponible en: http://dx.doi.org/10.3390/jpm13081214
Hong G-S, Jang M, Kyung S, Cho K, Jeong J, Lee GY, et al. Overcoming the challenges in the development and implementation of artificial intelligence in radiology: A comprehensive review of solutions beyond supervised learning. Korean J Radiol [Internet]. 2023;24(11):1061. Disponible en: http://dx.doi.org/10.3348/kjr.2023.0393
Kaisanesh J. Artificial Intelligence in radiology: Enhancing diagnostic accuracy [Internet]. 2023. Disponible en: http://dx.doi.org/10.31219/osf.io/7evs
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