Tras leer con atención y detenimiento el artículo de revisión Impacto de la Inteligencia Artificial en la Radiología escrito por D. Dannier Iglesias,1 nos gustaría aportar una visión ampliada sobre un área en particular que ha recibido atención insuficiente: la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en la imagen diagnóstica de ultrasonido. Aunque se hace una breve referencia a la ecografía en la modalidad de elastografía cuando se comenta un estudio que analiza la detección de fibrosis hepática mediante tomografía computerizada,2 nos sorprendió la ausencia de una discusión en profundidad sobre los casos de éxito en el campo del ultrasonido, ya que se encuentra en una posición privilegiada para beneficiarse de los avances en IA. La Radiología ha sabido integrar los avances en Visión por Computador y Aprendizaje Profundo al mismo ritmo que se han ido produciendo en otros campos de aplicación más alejados de la Medicina, y la imagen de ultrasonido no es la excepción.

3 Las ventajas de la ecografía frente a otras modalidades de imagen clínica son evidentes:

la ausencia de radiación ionizante, su naturaleza no invasiva, la capacidad de proporcionar imágenes en tiempo real y medición de la velocidad de los fluidos internos han popularizado esta técnica en numerosas especialidades médicas. En comparación con modalidades como la resonancia magnética o la tomografía computarizada, los dispositivos de ultrasonido son significativamente más económicos y no requieren una infraestructura especial. Su popularidad ha llevado a una drástica disminución en el tamaño, peso, consumo energético y coste económico de estos dispositivos en las últimas décadas.4 Es precisamente su portabilidad la que ha favorecido el uso clínico del ultrasonido más allá de las paredes...(AU)