Explicarle a un paciente qué significa una lesión en una resonancia magnética es difícil cuando solo se dispone de imágenes en escala de grises sobre una pantalla plana. Un equipo de radiología de un hospital público porteño comenzó a probar, en 2022, una combinación de IA y realidad aumentada para convertir esas imágenes en modelos tridimensionales interactivos.
Qué hacía el sistema exactamente
El modelo de IA segmentaba automáticamente las estructuras relevantes dentro de la resonancia: tejido sano, zona afectada, órganos adyacentes. Ese modelo segmentado se exportaba a una aplicación de realidad aumentada que el médico usaba en una tablet durante la consulta. El paciente podía ver su propia anatomía en tres dimensiones, rotarla y escuchar la explicación mientras observaba la imagen correspondiente.
La segmentación automática fallaba con cierta frecuencia en casos donde la lesión tenía bordes difusos. En esos casos, un radiólogo debía corregir manualmente el modelo antes de usarlo en consulta, lo que agregaba entre 15 y 20 minutos al proceso.
Lo que el equipo aprendió
Los médicos notaron que los pacientes hacían preguntas más específicas durante las consultas donde usaban el sistema. Eso no necesariamente acortaba la consulta, pero sí cambiaba su calidad. La IA no aceleró el diagnóstico: mejoró la comunicación alrededor de él. Ese es un tipo de impacto menos visible pero concreto, útil para entender dónde estas tecnologías realmente aportan valor.