En el año 2016, un Geoffrey Hinton que no era aún Premio Nobel pero sí ya considerado uno de los padres de la inteligencia artificial utilizó como ejemplo y predicción de futuro sobre los efectos de la inteligencia artificial en entornos profesionales a una profesión concreta, la de los radiólogos, y predijo su total desaparición a manos de algoritmos capaces de reconocer cualquier detalle en una imagen médica de forma infinitamente más fiable que cualquier profesional humano. Específicamente, afirmó que deberíamos dejar de preparar a radiólogos ya, porque era completamente obvio que la inteligencia artificial los superaría en sus capacidades antes de cinco años.
Un artículo en Knowable Magazine, «AI won’t replace radiologists, but will dramatically change their jobs«, reconstruye de manera especialmente interesante y razonada la evolución de esa predicción, con un final que ya todos conocemos: hoy los radiólogos no solo no han desaparecido, sino que su demanda ha aumentado en un 26%, y la práctica totalidad trabaja con herramientas de inteligencia artificial de manera cotidiana.
¿Qué pasó? Fundamentalmente, que Hinton, aunque acertó en cuanto a las capacidades de la tecnología, se equivocó completamente en lo referente al trabajo de radiólogo como tal. En efecto, una máquina ya es mucho mejor que un profesional humano a la hora de interpretar una imagen, pero la profesión de radiólogo es mucho, mucho más que simplemente interpretar imágenes. En su trabajo, un radiólogo relaciona las imágenes con muchas cosas; síntomas, analíticas, antecedentes, exploraciones presentes y anteriores, etc. y en función de su juicio profesional decide si es necesario llevar a cabo nuevas pruebas, comunica sus impresiones, discute con colegas de otras especialidades, o incluso lleva a cabo determinados tratamientos mínimamente invasivos en el caso de la radiología intervencionista, como colocar un port-a-cath en una vía central, o muchos otros procedimientos. Leer e interpretar imágenes es, únicamente, una parte del trabajo de un radiólogo.
El desarrollo de la tecnología de imagen médica hizo también que la demanda creciese mucho más rápido que la automatización. En sociedades más envejecidas, con más casos de cáncer y más enfermedades crónicas, con mejores escáneres, con indicaciones nuevas y con más medicina con base preventiva, la cantidad de imágenes generadas se disparó, lo que ha dado lugar a una fuerte escasez de radiólogos. La inteligencia artificial puede, en efecto, hacer al radiólogo más productivo, pero esa productividad adicional se absorbe por una demanda muy superior y parcialmente insatisfecha. El papel de la tecnología ha sido el de poder ofrecer capacidad adicional en sistemas médicos congestionados, pero nunca el de plantear la sustitución de profesionales.
La inteligencia artificial en radiología a día de hoy se usa, por ejemplo, para ordenar secuencias de forma que los casos urgentes sean examinados antes, para señalar anomalías, para segmentar lesiones, para calcular volúmenes en imágenes bidimensionales, para comparar imágenes sucesivas, para descartar casos claramente normales y para redactar informes. Fundamentalmente, como soporte al profesional humano, nunca como sustitución del mismo. Además, parte del trabajo de los radiólogos ahora es precisamente «controlar» a la inteligencia artificial: cuando confiar en el algoritmo, cuando vetar sus conclusiones o cuando deducir que está actuando fuera de sus límites. El uso de la inteligencia artificial no hace que automáticamente el profesional mejore sus diagnósticos: el supuesto «centauro» que siempre es mejor es una simplificación burda de la realidad. De hecho, introducir la inteligencia artificial obliga a introducir también formación, auditorías y vigilancia para evitar que los profesionales caigan en el sesgo de automatización y confíen demasiado en la tecnología.
¿Podemos extrapolar lo ocurrido en la radiología a otras profesiones y ocupaciones? Lo más habitual es que al hacer este tipo de juicios, confundamos una tarea concreta con todo un trabajo. La inmensa mayoría de los puestos se recomponen en torno al nuevo contexto generado por la inteligencia artificial, redefinen sus responsabilidades, sus relaciones, la forma de definir los problemas o la revisión de excepcionalidades. La inteligencia artificial está cambiando las tareas y capacidades demandadas, pero no haciendo desaparecer la mayoría de los trabajos.
El ejemplo de los radiólogos no es una demostración de que no exista destrucción de empleo debido a la inteligencia artificial, pero sí de que una tecnología capaz de automatizar una parte significativa de una ocupación es susceptible de terminar generando más servicio, mejores resultados y una necesidad sostenida o incluso creciente de profesionales. Para entenderlo, es importante analizar no la tarea que se automatiza como tal, sino el sistema económico y organizacional en el que se integra. Al final, esa profesión que se suponía que tenía que desaparecer según la predicción de nada menos que un Premio Nobel no sólo no lo hace, sino que goza de buena salud: más inteligencia artificial, más radiólogos.
In English on Medium, «Geoffrey Hinton could perhaps be right about AI… but wrong about radiologists«
Recientemente pude escuchar a Daniel Susskind, en una conferència, en la que habló de la destrucción del empleo de la IA. Con una idea que también se visualiza en tu artículo. La IA puede hacer tareas, no trabajos entendidos como empleos, porque estos estan compuestos por multitud de tareas. Estima que solo el 5% de los empleos, pueden substituir todas las tareas que desarrollan por IAs.
Como en el caso de los radiólogos, interpretar radiologías, imagen médica, es solo una de las muchas tareas que deben hacer, para hacer bien su trabajo.
Ahora además los radiólogos tienen una tarea más, controlar la calidad de las respuestas de las IAs.
Si se califica esto como una sustitución fallida se peca de impaciente.
Lo que estamos viendo no es que la IA haya tocado techo en medicina, sino una simple pausa técnica mientras pasamos de algoritmos que solo analizan una foto a modelos multimodales que procesan todo el contexto.
Cruzar la imagen con el historial del paciente, hacer diagnósticos diferenciales complejos e incluso hablar con otros médicos son tareas perfectamente automatizables y la IA las hará mucho mejor en nada de tiempo.
Un médico no puede retener en la cabeza millones de historiales, analíticas y estudios genéticos para buscar patrones raros, pero una IA multimodal sí.
Los informes adaptados a cada especialista o al propio paciente los redactará un modelo de lenguaje en segundos, y hasta el intervencionismo guiado por imagen acabará en manos de robótica autónoma con muchísima más precisión que el pulso humano.
Desde el cariño:
La vida del
MesiasBrianPS: Perdón Juan T., pero he preferido el humor a comentar tu aportación
Específicamente, afirmó que deberíamos dejar de preparar a radiólogos ya, porque era completamente obvio que la inteligencia artificial los superaría en sus capacidades antes de cinco años.
Reemplacemos radiólogo por taxista, por ejemplo, y, ¿a quién nos recuerda?
Sin acritud ;-)
No nos dejemos llevar por el exceso de optimismo…
BOUM!
He dicho que Sin acritud ;-), tampoco hagamos sangre XD
Coño, para una vez que no discrepamos ;-)
Es mucho mas fácil predecir los trabajos que será capaces de hacer la AI, que predecir los trabajos que aparecieran como cpnsecuencia de la aplicación de la AI.al trabajo.
Comento , mi caso personal.
Hace algunos años al hacerme una radiografía de los riñones para un chequeo rutinario, los radiólogos descubrieron una aneurisma de la aorta, que ponía en grave riesgo mi vida si se rompía, por lo que me hicieron una operación para poner una «faja»· a la arteria.
Loa aneurismas no dan ningún síntoma previo, los radiólogos, me comentaron que descurian al año varios de estos casos al revisar radiografías. pero como normalmente estaban centrados buscando anormalidades en los riñones, sospechaban que en muchos casos les pasaba desapercibido lo que ocurría en otros órganos.
Esto hoy no ocurre porque la AI busca cualquier anormalidad en cualquier punto de la imagen, pero por ello las revisiones médicas con imagen como la resonancia magnética o el TAC , han bajado mucho de precio y se solicitan mucho mas, con lo que estos servicios no han disminuido sino incluso aumentado.
a) Un error de documentación hizo que el TAC torácico para el cáncer de pulmón de mi padre (segunda recidiva), se convirtiera, además, en un TAC abdominal. Y ahí estaba… el puto aneurisma… la casualidad… (hace tres años). Ahí estaba un radiólogo diciendo: “esto no mola”.
b) ni estaba, ni se le esperaba, pero un “por si acaso”, hizo que se produjera un TAC. Falso negativo (lo más raro). Pero fue en realidad el radiólogo el que dijo, esto me suena mal… repitamos, con contrastes y no una, dos veces. Ese es mi caso personal. Ahí estaba el bicho…
Nunca he escuchado “IA”. Pero si, “sistema automatizado de comparación y riesgos radiológicos” o cosa similar…
No digo que no sirva… digo que “ojooooo…. Supervisión humana…”
«evitar que los profesionales caigan en el sesgo de automatización y confíen demasiado en…» (EDans).
En la línea de puntos viene bien escribir la palabra dios, o, algún derivadao suyo (gurú, profeta, maestro…). Algo que suene bien, así como Popper, por ejemplo.
En fin, la tecnología ya ha demostrado claramente, que su siliconización es un auténtico desastre. Como las tetas de matute.
Ahora que empiezo a conocer un poco a Grok, estoy notando que la desaparición de los ilustradores humanos es caca de la vaca (pura burbuja siliconada)… porque pedirle a una IA algo que se parezca en un 90% a lo que tu quieres es pedirle peras al olmo, para que te dé manzanas (pero que no se caen).
Me puedo equivocar, pero es que la IA enfrentada a una IH no demasiado mediocre, lo tiene bastante jodido, para entregar lo que le piden… no se (puedo estar equivocado), de donde sale ese temor a que la IA ocupe el lugar de una IH realmente EVOLUCIONADA, tratando de ilustrar algo «con enjundia».
Claro, como pasa con el arte no digital, todo depende de lo que se capaz de asumir una IH normal… por ejemplo, un meadero público o un plátano que s pudre, como señal de arte.
También con LSD puedes ser un artista de la hostia.
Grok, no se otras, hace obsoletos los repositorios de imágenes de internet, pero no cubre más que una ínfima parte de lo que necesita una IH tratando de ilustrar » agusto» un texto… o, ya no digamos, haciendo «hablar» a una imagen tal como esa IH (quisquillosa) desea.
Vaya…. Parecer que Xaquin, ha encontrado el arcoíris, la iluminación… y nos viene diciendo, justo lo contrario de lo que defendía, cuando algunos decíamos “ojooo cuidaaaaoooo”… porque la IA era la repera… y ahora, resulta, que la IA no llega a la suela… de nadie… vaya vaya como cambia el cuento… XDDD
ps.- de tus palabras seras esclavo…
Este tipo de servicios me ha servido mucho, hago un bosquejo rápido en un tablet, lo subo a uno de esos servicios y obtengo el dibujo ya colorizado en estilos que son imposibles hoy en día como acuarela, «calidad VHS video de 1980 en un monitor CRT», pintura al óleo. El 99% del trabajo lo hice yo, en dibujar exactamente los personajes, escenarios, perspectivas, puntos de fuga donde la IA hizo el trabajo de colorizar.
Si generas imágenes directamente de texto sin dibujos previos, te va a salir como «queso derretido» ó estilo anime Ghibli. El problema es tales servicios son incapaces de manejar archivos de capas PSD y XCF de Gimp, por lo tanto cualquier corrección es imposible porque las IA sólo generan resultados en JPG.
OffTopic:
Wall Street está haciendo con la deuda de los centros de datos lo mismo que hizo con las hipotecas basura antes de 2008
Ojo… que hay personas que compran Pc’s con gráficas un poco avanzadas… llevemoslos a la hoguera… XDDD
A la hoguera no, pero en el pecado les irá la penitencia :P
Justo acabo de leer este artículo de hace una semana sobre el tema, me ha gustado bastante, deja caer que la burbuja podría estallar en 2027-28.
¿Entre el 27 y el 28? Largo, muy largo me lo fiais. De aquellas, todos calvos…
Pd: Los radiologos de ahora son de la vieja escuela pre-IA. Ya veremos qué pasa con los nuevos formados entre la insensatez de los protocolos y la palabra de Dios de la IA.
Los Radiólogos nunca interactuan con los pacientes.
Sus tareas son aprender como utilizar los aparatos de radiología. Diagnosticar al paciente según las imágenes y envíar el informe al doctor.
Determinar los límites de peso del aparato de radiografía (debido a la obsesidad de la población las radiografías son menos efectivas porque los pacientes son demasiado gordos ó no caben en el aparato), Limpiar despues de cada uso.
Reemplazar el material radioactivo del aparato.
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Sólo la tarea destacada es dónde se encarga la IA. El resto todavía requiere actividad humana.
Explainable artificial intelligence in radiology: Methods, clinical applications, limitations, and future directions
La IA usada en Radiología se limita a señalar con color rojo las zonas de interes, no es un chatbot como Gemini, ChatGPT, Grok; de hecho no tiene acceso al historial médico del paciente sólo señala zonas de interes al comparar las imagenes obtenidas con modelos de «individuos sanos». Me da risa un vídeo que salió en redes sociales donde un radiologo señala que el xAI le va a quitar el trabajo señalando los puntos rojos, pero xAI es incapaz de determinar exactamente cual el problema porque lo único que hace es comparar diferencias entre la imagen con el modelo sano.
El señor Hinton ataca a los radiológos porque es una profesion poco conocida, pero en realidad un radiologo es sólo una pequeña parte de un hospital, el dispositivo DaVinci presuntamente hizo obsoleto a los cirujanos humanos hace unos años pero ningún hospital del mundo lo utiliza. Nada impide construir un hospital completamente automatizado, pero nadie lo ha intentado.
¿Ningún hospital? Infórmate un poco, y no digas sandeces ni mamonadas.
Sam Altman de hace apenas una semana:
“We’ve all been too ambitious on timelines.”
Capacidad tecnológica de la IA → aproximadamente al ritmo esperado.
Transformación de empresas y empleo → bastante más lenta de lo esperado.
Sustitución completa del humano → más complicada de lo que parecía.