Inteligencia artificial
CIRSE Position Paper on Artificial
Intelligence in Interventional Radiology
https://doi.org/10.1007/s00270-023-03521-y
La inteligencia artificial (IA) es la automatización del tratamiento de la información, restringida a problemas al nivel de la capacidad humana. Su historia comenzó en el año 1943 con la presentación del primer modelo matemático para la creación de una red neuronal (Warren McCullough y Walter Pitts); y en el año 50 se creó el primer ordenador de red neuronal y Alan Turing publicó su famoso test, que se sigue utilizando a día de hoy.
Desde sus inicios a la actualidad, la IA se ha desarrollado en infinitos campos y la medicina no es la excepción. Siendo la radiología una especialidad basada en imágenes, no es de extrañar que precisamente en esta área, la tecnología ha redefinido la forma que tenemos de enfrentarnos a los estudios, haciéndolos accesibles desde cualquier parte del mundo.
La radiología intervencionista (RI) también se ha visto implicada en estos cambios, dónde la IA puede beneficiar a nuestros pacientes en varios aspectos: la selección de pacientes, planificación y ejecución del tratamiento, mejora de las imágenes y del flujo de trabajo, en la toma de decisiones y en el seguimiento posterior al procedimiento.
El futuro hacia una medicina personalizada en la que se valorarán las características de la enfermedad, el estilo de vida y la genética para elaborar pronósticos que determinarán el tratamiento de los pacientes, es una realidad y para ello, la IA es indispensable.
Hemos de estar preparados y abiertos al cambio que va a suponer la integración de la IA en nuestra actividad asistencial, configurando de manera proactiva su desarrollo y participando como comunidad en su desarrollo. Ya lo dijo Dotter en el año 68 que “ en el futuro nos demostrará que no somos los dueños de la tecnología de imagen y que otros especialistas podrán desarrollar las habilidades para realizar los procedimientos”.
Hemos cometido errores a lo largo de nuestra historia, esperemos que obviar una realidad que se va a imponer, no sea uno de ellos.
El burnout
Reekers, J. Burnout in Interventional Radiology: a Multifactorial Problem. Cardiovasc Intervent Radiol (2023). https://doi.org/10.1007/s00270-023-03561-4
AlRekabi A, Chen M, Patel N, et al. Well-being and burnout amongst interventional radiologists in the United Kingdom. Cardiovasc Intervent Radiol. 2023;46:1053–63.
https://doi.org/10.1007/s00270-023-03455-5
El burnout es el resultado del agotamiento físico y emocional crónico. Y del estrés. Creo que no hay dudas de la alta prevalencia de burnout entre los radiólogos intervencionistas. Este problema, real, no es nuevo, pero empieza a ser visible.
Entre las soluciones que se plantean están la carga de trabajo y el control de los recursos pero como el Dr Reekers afirma, esta cuestión tiene un origen más profundo y complejo, relacionado probablemente con la situación de los propios radiólogos intervencionistas dentro de la comunidad médica.
La incapacidad para influir en las decisiones que afectan a nuestro trabajo, lo desvaloriza. Y nos desvaloriza a nosotros como profesionales, provocando un intenso sentimiento de fracaso e insatisfacción laboral en un trabajo en el que nos pasamos una media de 8h diarias. Esto, sumado a relaciones hostiles, sobrecarga de trabajo, ausencia de recompensa y conflicto de valores entre el trabajador como individuo y la empresa, provoca que las posibilidades de acabar quemado, se multipliquen exponencialmente.
La dependencia de otra especialidad, que a menudo no contempla las necesidades específicas de los radiólogos intervencionistas, la ausencia de reconocimiento de nuestro trabajo (a veces ni por nuestros propios compañeros especialistas o gerencias, que lo desconocen) sumado a la carrera de obstáculos que supone muchas veces dedicarse al intervencionismo en nuestro país, genera un caldo de cultivo en el que la voluntad, las capacidades y el empeño, muchas veces no son suficientes para seguir avanzando.
Se trata de un problema complejo, real y frecuente, al que debemos dar voz para encontrar soluciones. La realidad es que si vamos contentos a trabajar, es probable que trabajemos mejor.
