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Radiología hoy
DOI: 10.1016/j.rx.2020.10.003
Disponible online el 7 de Mayo de 2021
Retos de la formación en radiología en la era de la inteligencia artificial
Challenges of Radiology education in the era of artificial intelligence
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L. Gorospe-Sarasúaa,
Autor para correspondencia
luisgorospe@yahoo.com

Autor para correspondencia.
, J.M. Muñoz-Olmedob, F. Sendra-Porteroc, R. de Luis-Garcíad
a Servicio de Radiodiagnóstico, Hospital Universitario Ramón y Cajal, Madrid, España
b Servicio de Radiodiagnóstico, Hospital Universitario de La Princesa, Madrid, España
c Servicio de Radiología y Medicina Física, Facultad de Medicina, Universidad de Málaga, Málaga, España
d Escuela de Ingeniería de Telecomunicaciones, Universidad de Valladolid, Valladolid, España
Recibido 12 marzo 2020. Aceptado 02 octubre 2020
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Resumen

La inteligencia artificial (IA) es una rama de las ciencias computacionales que está generando enormes expectativas en la medicina en general y en la radiología en particular. La IA no va a alterar solo la forma en que ejercemos la radiología, sino que también va a impactar en el modo en que la enseñamos y la aprendemos. Aunque se ha llegado a cuestionar la necesidad de seguir formando radiólogos como consecuencia de la llegada de la IA, la literatura científica reciente parece estar de acuerdo en que debemos seguir formándolos, incorporando a su capacitación nuevos conocimientos y competencias en IA. Esta nueva formación debería comenzar en la fase universitaria, consolidarse durante la residencia y mantenerse durante la etapa de formación continuada. Este artículo pretende describir algunos de los desafíos que la IA puede plantear en las diferentes fases formativas del radiólogo, desde la educación universitaria hasta la formación continuada.

Palabras clave:
Radiología
Formación, Inteligencia artificial
Abstract

Artificial intelligence is a branch of computer science that is generating great expectations in medicine and particularly in radiology. Artificial intelligence will change not only the way we practice our profession, but also the way we teach it and learn it. Although the advent of artificial intelligence has led some to question whether it is necessary to continue training radiologists, there seems to be a consensus in the recent scientific literature that we should continue to train radiologists and that we should teach future radiologists about artificial intelligence and how to exploit it. The acquisition of competency in artificial intelligence should start in medical school, be consolidated in residency programs, and be maintained and updated during continuing medical education. This article aims to describe some of the challenges that artificial intelligencve can pose in the different stages of training in radiology, from medical school through continuing medical education.

Keywords:
Radiology
Training
Artificial intelligence

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