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Philips impulsa una nueva era de IA integrada en Radiología
El objetivo, según la compañía, es mejorar la eficiencia clínica y la calidad asistencial
El avance de la IA en radiología se encuentra en un punto de inflexión, según Philips.
14 ene 2026. 12.20H
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POR REDACCIÓN MÉDICA
Philips ha presentado una visión renovada sobre el futuro de la inteligencia artificial (IA) en radiología, centrada en la integración invisible de estas tecnologías en los flujos de trabajo clínicos. Basada en las conclusiones del Future Health Index (FHI) 2025 y en experiencias reales de implementación en sistemas sanitarios internacionales, la compañía subraya que las mejoras incrementales en eficiencia están llamadas a transformar la práctica radiológica y el rendimiento de los servicios de diagnóstico por imagen.
El avance de la IA en radiología se encuentra en un punto de inflexión. Según los datos del FHI 2025, el 77% de los profesionales sanitarios, entre ellos los radiólogos, confían en que estas tecnologías mejorarán los resultados en salud. Además, un 90% de ellos considera que la IA les puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa a través de la automatización de tareas repetitivas. Este cambio de percepción coincide con un entorno de presión creciente sobre los servicios de imagen, que buscan nuevas herramientas para acelerar diagnósticos, reducir listas de espera y optimizar recursos.
Sin embargo, uno de los principales desafíos persiste: la integración real de la IA en la práctica diaria. Philips señala que muchos radiólogos emplean aún un número excesivo de clics para acceder a información clave y que uno de cada tres pierde más de una hora por turno debido a sistemas fragmentados. El reto no es disponer de más algoritmos, sino lograr que funcionen “en segundo plano”, como parte natural del entorno de visualización y análisis, sin añadir complejidad al profesional.
“Los radiólogos no quieren otra aplicación; quieren una experiencia fluida, donde la IA esté integrada en su flujo de trabajo, apoyándolos de manera silenciosa y eficiente”, afirma Shez Partovi, Chief Innovation Officer de Philips. “Cuando la IA se convierte en un compañero de viaje en el proceso interpretativo, las mejoras en productividad se traducen directamente en más tiempo para el paciente y en decisiones clínicas más rápidas.”
En el ámbito de la radiografía digital, Philips incorpora la tecnología Smart Collimation Thorax, una solución de IA diseñada para optimizar automáticamente la colimación en estudios de tórax y reducir la variabilidad asociada a tareas manuales. En entornos simulados, esta funcionalidad ha demostrado una mejora significativa del flujo de trabajo, agilizando cada exploración y aportando un ahorro de tiempo acumulado que repercute directamente en la capacidad asistencial de los equipos. Además, los profesionales destacan que esta automatización disminuye el riesgo de errores repetitivos y refuerza la seguridad del paciente durante el posicionamiento, al permitir que el técnico permanezca junto a él mientras la IA ejecuta los ajustes necesarios.
Del mismo modo, la innovación en tomografía computarizada se materializa en Precise Position, una herramienta que automatiza la orientación del paciente y define de forma precisa el campo de adquisición sin necesidad de correcciones manuales. Esta inteligencia aplicada no solo acelera el proceso de preparación del estudio, sino que incrementa la consistencia entre operadores y mejora el centrado vertical, un aspecto clave para asegurar la calidad de imagen y optimizar la dosis. El resultado es una experiencia diagnóstica más eficiente, estandarizada y segura, donde la IA respalda al profesional en cada fase del procedimiento.
“Estos avances no solo impulsan la eficiencia operativa”, destaca Miguel de Foronda, líder de Philips Iberia, “sino que contribuyen a un sistema sanitario más sostenible, capaz de absorber mayor demanda diagnóstica sin comprometer la seguridad ni la calidad asistencial. La automatización inteligente permite que los especialistas concentren su experiencia en lo que realmente importa: la interpretación clínica.”
La compañía anticipa que la próxima fase estará marcada por la llegada de la agentic AI, capaz de gestionar tareas previas y posteriores a la interpretación —desde la organización de listas de trabajo hasta la preparación de estudios o la detección de hallazgos prioritarios—, ampliando el impacto de la IA más allá del momento estrictamente diagnóstico. Esta evolución requerirá nuevos estándares de supervisión y validación continua, en colaboración con radiólogos y entidades reguladoras.
El avance de la IA en radiología se encuentra en un punto de inflexión. Según los datos del FHI 2025, el 77% de los profesionales sanitarios, entre ellos los radiólogos, confían en que estas tecnologías mejorarán los resultados en salud. Además, un 90% de ellos considera que la IA les puede ayudar a mejorar la eficiencia operativa a través de la automatización de tareas repetitivas. Este cambio de percepción coincide con un entorno de presión creciente sobre los servicios de imagen, que buscan nuevas herramientas para acelerar diagnósticos, reducir listas de espera y optimizar recursos.
Sin embargo, uno de los principales desafíos persiste: la integración real de la IA en la práctica diaria. Philips señala que muchos radiólogos emplean aún un número excesivo de clics para acceder a información clave y que uno de cada tres pierde más de una hora por turno debido a sistemas fragmentados. El reto no es disponer de más algoritmos, sino lograr que funcionen “en segundo plano”, como parte natural del entorno de visualización y análisis, sin añadir complejidad al profesional.
“Los radiólogos no quieren otra aplicación; quieren una experiencia fluida, donde la IA esté integrada en su flujo de trabajo, apoyándolos de manera silenciosa y eficiente”, afirma Shez Partovi, Chief Innovation Officer de Philips. “Cuando la IA se convierte en un compañero de viaje en el proceso interpretativo, las mejoras en productividad se traducen directamente en más tiempo para el paciente y en decisiones clínicas más rápidas.”
IA en DXR y CT para elevar la eficiencia, la precisión y la seguridad del paciente
En el ámbito de la radiografía digital, Philips incorpora la tecnología Smart Collimation Thorax, una solución de IA diseñada para optimizar automáticamente la colimación en estudios de tórax y reducir la variabilidad asociada a tareas manuales. En entornos simulados, esta funcionalidad ha demostrado una mejora significativa del flujo de trabajo, agilizando cada exploración y aportando un ahorro de tiempo acumulado que repercute directamente en la capacidad asistencial de los equipos. Además, los profesionales destacan que esta automatización disminuye el riesgo de errores repetitivos y refuerza la seguridad del paciente durante el posicionamiento, al permitir que el técnico permanezca junto a él mientras la IA ejecuta los ajustes necesarios.
Del mismo modo, la innovación en tomografía computarizada se materializa en Precise Position, una herramienta que automatiza la orientación del paciente y define de forma precisa el campo de adquisición sin necesidad de correcciones manuales. Esta inteligencia aplicada no solo acelera el proceso de preparación del estudio, sino que incrementa la consistencia entre operadores y mejora el centrado vertical, un aspecto clave para asegurar la calidad de imagen y optimizar la dosis. El resultado es una experiencia diagnóstica más eficiente, estandarizada y segura, donde la IA respalda al profesional en cada fase del procedimiento.
“Estos avances no solo impulsan la eficiencia operativa”, destaca Miguel de Foronda, líder de Philips Iberia, “sino que contribuyen a un sistema sanitario más sostenible, capaz de absorber mayor demanda diagnóstica sin comprometer la seguridad ni la calidad asistencial. La automatización inteligente permite que los especialistas concentren su experiencia en lo que realmente importa: la interpretación clínica.”
La compañía anticipa que la próxima fase estará marcada por la llegada de la agentic AI, capaz de gestionar tareas previas y posteriores a la interpretación —desde la organización de listas de trabajo hasta la preparación de estudios o la detección de hallazgos prioritarios—, ampliando el impacto de la IA más allá del momento estrictamente diagnóstico. Esta evolución requerirá nuevos estándares de supervisión y validación continua, en colaboración con radiólogos y entidades reguladoras.
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