IA agentic para detectar y clasificar hallazgos incidentales en TC abdominal

El comunicado de prensa de GE HealthCare de octubre de 2025 detalla los proyectos del AI Innovation Lab 2025, entre ellos el desarrollo de IA agentic aplicada a la radiología. Uno de los apartados específicos aborda la evaluación de hallazgos incidentales en TC abdominal mediante esta tecnología. La compañía colabora con centros académicos para perfeccionar modelos que integren razonamiento, planificación y acción bajo supervisión humana. El objetivo es crear un asistente que procese exploraciones, identifique hallazgos no solicitados y genere recomendaciones estructuradas. El sistema se diseña para integrarse con herramientas radiológicas existentes y facilitar flujos de trabajo sin reemplazar al especialista. Según la información oficial, la IA prioriza lesiones de alto riesgo y propone seguimientos basados en guías clínicas. Esta línea de investigación forma parte de esfuerzos más amplios para abordar la escasez de radiólogos y el aumento anual del 5% en volúmenes de imagen en Estados Unidos.

La IA agentic propuesta por GE HealthCare opera mediante un enfoque plan-and-execute que combina modelos de lenguaje grande y modelos de visión-lenguaje. Al analizar una TC abdominal, detecta hallazgos incidentales, los clasifica según riesgo y estima probabilidades de malignidad. Un ejemplo citado es una lesión hepática con probabilidad del 90% de malignidad, que genera recomendación automática de resonancia magnética hepática como seguimiento. El sistema compara el estudio actual con exploraciones previas para valorar cambios en el tamaño o características de las lesiones. Los órganos iniciales de interés incluyen hígado, bazo, riñones, suprarrenales, estructuras óseas y nódulos pulmonares. Todo el proceso mantiene al radiólogo como responsable final: este revisa y aprueba los hallazgos antes de que se incorporen al informe o se compartan con el clínico solicitante. La integración prevista con sistemas existentes busca minimizar interrupciones en el flujo de trabajo habitual.

Los hallazgos incidentales representan un desafío frecuente en la práctica radiológica. Datos recogidos en el comunicado de GE HealthCare indican que más del 47% de las TC abdominales presentan estos hallazgos. Muchos son benignos, pero un porcentaje requiere seguimiento para descartar patologías significativas. La falta de detección o documentación adecuada puede retrasar diagnósticos o generar incertidumbre en el paciente. La IA agentic pretende asistir al radiólogo en la identificación sistemática y la aplicación consistente de criterios de seguimiento. Al clasificar lesiones y proponer recomendaciones basadas en probabilidades, el sistema puede contribuir a estandarizar la gestión de estos hallazgos. El enfoque inicial en órganos específicos permite concentrar el desarrollo en áreas de mayor impacto clínico. La supervisión humana garantiza que las recomendaciones se adapten al contexto individual de cada paciente.

El proyecto de GE HealthCare contempla la integración de la IA agentic con los sistemas de radiología actuales para evitar sobrecargas operativas. La capacidad de generar informes estructurados y comparaciones automáticas con estudios previos podría reducir el tiempo dedicado a tareas repetitivas. Los radiólogos conservarían la autoridad para validar o modificar cualquier salida del sistema. Esta aproximación agentic se diferencia de herramientas analíticas tradicionales al incorporar razonamiento secuencial y adaptación a instrucciones en lenguaje natural. Aunque el desarrollo se encuentra en fase de investigación, los resultados preliminares apuntan a un posible apoyo en entornos con alta demanda de exploraciones. Futuras iteraciones podrían ampliar el alcance a otros tipos de imagen o especialidades clínicas.