Intelixencia Artificial en Radioloxía: percepción dos estudantes de Medicina

Abstract

La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado una importante evolución en los últimos tiempos y su aplicación en el mundo de la Radiología es ya una realidad. Son muchos los retos que supone y para afrontarlos con diligencia resulta crucial conocer las percepciones de los profesionales del futuro. El objetivo del presente trabajo es evaluar los conocimientos, expectativas y preocupaciones de los estudiantes de Medicina y los médicos internos residentes (MIR) de Radiodiagnóstico al respecto. Para ello, se ha elaborado una encuesta que se ha difundido a esta población entre enero y febrero de 2025. Se obtuvieron 351 respuestas (327 de estudiantes y 24 de residentes). Los participantes fueron clasificados en tres grupos de estudio: estudiantes noveles (2º, 3º y 4º de Medicina), estudiantes senior (5º y 6º de Medicina) y residentes. La mayoría de los participantes se muestra optimista con respecto a las aplicaciones de la IA en Radiología y pocos consideran que vaya a sustituir a los radiólogos. No obstante, un porcentaje importante de estudiantes (49% del número total de estudiantes) sí considera que supondrá una reducción de su demanda laboral (frente a un 25% en el grupo de residentes). En general, los participantes no consideran que la IA sea un factor determinante a la hora de escoger Radiodiagnóstico como especialidad (más del 70% en los tres grupos), aunque los residentes tienden a verlo como un motivo a favor y los estudiantes como un motivo en contra. El grado de conocimiento acerca de la IA es medio-bajo, lo que sugiere que sería interesante desarrollar programas de formación en materia de IA a nivel de grado.A Intelixencia Artificial (IA) experimentou unha importante evolución nos últimos tempos e a súa aplicación no mundo da Radioloxía é xa unha realidade. Son moitos os retos que supón e para afrontalos con dilixencia resulta crucial coñecer as percepcións dos profesionais do futuro. O obxectivo do presente traballo é avaliar os coñecementos, expectativas e preocupacións dos estudantes de Medicina e os médicos internos residentes (MIR) de Radiodiagnóstico ao respecto. Con tal fin, elaborouse unha enquisa que se difundiu a esta poboación entre xaneiro e febreiro de 2025. Obtivéronse 351 respostas (327 de estudantes e 24 de residentes). Os participantes foron clasificados en tres grupos de estudo: estudantes noveis (2º, 3º e 4º de Medicina), estudantes sénior (5º e 6º de Medicina) e residentes. A maioría dos participantes móstrase optimista con respecto ás aplicacións da IA en Radioloxía e poucos consideran que vaia substituír aos radiólogos. Non obstante, unha porcentaxe importante de estudantes (49% do número total de estudantes) si considera que suporá una redución da súa demanda laboral (fronte a un 25% no grupo de residentes). En xeral, os participantes non consideran que a IA sexa un factor determinante á hora de escoller Radiodiagnóstico como especialidade (máis do 70% nos tres grupos), aínda que os residentes tenden a velo como un motivo a favor e os estudantes como un motivo en contra. O grao de coñecemento acerca da IA é medio-baixo, o que suxire que sería interesante desenvolver programas de formación en materia de IA a nivel de grao.Artificial Intelligence (AI) has undergone significant developments in recent years and its application in the world of Radiology is now a reality. It poses many challenges, and to address them diligently, it is crucial to understand the perceptions of future professionals. The objective of this study is to evaluate the state-of-the-art, expectations and concerns of medical students and residents in Radiology in this topic. A survey was developed and distributed to this population between January and February 2025. A total of 351 responses were obtained (327 from students and 24 from residents). Participants were classified into three study groups: new students (2nd, 3rd, and 4th years of medical studies), senior students (5th and 6th years of medical studies), and residents. Most participants are optimistic and positive about AI applications in Radiology, and few of them believe that it could replace radiologists. However, a significant percentage of students (49% of the total number of students) do believe that it will reduce their job demands (compared to 25% of the residents’ group). In general, participants do not consider AI a determining factor when choosing Radiology as specialty (more than 70% in all three groups), although residents tend to consider it as a positive factor and students as a negative factor. The level of knowledge about AI is medium-low, which suggests that developing AI training programs at the undergraduate level would be interesting.