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Vol. 64. Núm. 4.
Páginas 324-332 (Julio - Agosto 2022)
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Vol. 64. Núm. 4.
Páginas 324-332 (Julio - Agosto 2022)
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Dificultades en la implantación de la inteligencia artificial en la práctica radiológica: lo que el radiólogo necesita saber
Barriers to Artificial Intelligence implementation in radiology practice: What the Radiologist needs to know
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A.V. Naira,
Autor para correspondencia
dranirudhnair@gmail.com

Autor para correspondencia.
, S. Ramanathanb, P. Sathiadossc, A. Jajodiad, D. Blair Macdonalde
a Departamento de Imagenología Clínica, Hospital Al-Wakra, Hamad Medical Corporation, Doha, Catar
b Departamento de Radiología, Weill Cornell Medicine, Departamento de Imagenología Clínica, Hospital Al-Wakra, Hamad Medical Corporation, Doha, Catar
c Departamento de Radiología, The Ottawa Hospital, Universidad de Ottawa, Ottawa, Ontario, Canadá
d Departamento de Radiología, Juravinski Cancer Center y St. Josephs Healthcare, Universidad McMaster, Hamilton, Canadá
e Departamento de Radiología, Universidad de Ottawa, Ottawa, Ontario, Canadá
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Resumen

La inteligencia artificial (IA) ofrece la posibilidad de cambiar la práctica de la radiología clínica en todo el mundo. Sin embargo, existen dificultades que los radiólogos deben conocer antes de aplicar la inteligencia artificial en la práctica diaria. Estas dificultades incluyen cuestiones de cumplimiento de la legislación, cuestiones éticas, aspectos relacionados con la privacidad de los datos y la ciberseguridad, el sesgo de aprendizaje automático y la integración segura de la IA en la práctica habitual. En este artículo, resumimos estas cuestiones y su repercusión en la radiología clínica.

Palabras clave:
Inteligencia artificial
Aprendizaje automático
Práctica
Programa informático
Abreviaturas:
AA
IA
RNC
Abstract

Artificial Intelligence has the potential to disrupt the way clinical radiology is practiced globally. However, there are barriers that radiologists should be aware of prior to implementing Artificial Intelligence in daily practice. Barriers include regulatory compliance, ethical issues, data privacy, cybersecurity, AI training bias, and safe integration of AI into routine practice. In this article, we summarize the issues and the impact on clinical radiology.

Keywords:
Artificial Intelligence
Machine learning
Practice
Software

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