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El eje horizontal muestra las 9 regiones del VI basadas en el modelo de segmentación estandarizada, desde el ápex, pared anterior a anterolateral en sentido contrario a las agujas del reloj. El eje vertical indica los patrones de movimiento. La primera fila muestra los datos de estudios sin movimiento. La barra de intensidades se muestra en la parte derecha de la figura; el valor más elevado se representa en negro y el más bajo, en blanco.</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "R. Ahmadi, M. Qutbi" "autores" => array:2 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "R." "apellidos" => "Ahmadi" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "M." 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Las imágenes de los pacientes se cargaron en formato DİCOM. Los volúmenes de interés (VOİ) de los tumores rectales primarios se dibujaron de forma semiautomática mediante el uso de la herramienta VOİ tridimensional (3D) (cuadro púrpura en el panel derecho). Las lesiones tumorales primarias se segmentaron utilizando el 40% del valor máximo en el VOI como umbral (recuadro azul en el panel derecho). Las características de textura se extrajeron de los VOI tumorales utilizando la sección de extracción de características de textura (cuadro amarillo en el panel superior).</p>" ] ] ] "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "autoresLista" => "S. Gülbahar Ateş, G. Bilir Dilek, G. Uçmak" "autores" => array:3 [ 0 => array:2 [ "nombre" => "S." "apellidos" => "Gülbahar Ateş" ] 1 => array:2 [ "nombre" => "G." "apellidos" => "Bilir Dilek" ] 2 => array:2 [ "nombre" => "G." 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A) Recuento de las 10 palabras más frecuentes. B) Nube de palabras, donde el tamaño de cada palabra es una representación de su frecuencia dentro del texto respecto del total de respuestas.</p>" ] ] ] "textoCompleto" => "<span class="elsevierStyleSections"><span id="sec0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0065">Introducción</span><p id="par0005" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La radiómica es un área de conocimiento dedicada al análisis cuantitativo de las imágenes médicas, cuyo objetivo principal es aumentar la disponibilidad de datos para el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades mediante el uso de inteligencia artificial (IA) y herramientas matemáticas avanzadas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1–3</span></a>. Estas nuevas técnicas son capaces de producir grandes volúmenes de datos a partir de imágenes digitales, superando la capacidad del ojo humano para la «lectura e interpretación» de las imágenes médicas utilizadas en la práctica diaria<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0185"><span class="elsevierStyleSup">2–4</span></a>. Por medio de la extracción y análisis de la distribución espacial de las intensidades de las señales y las interrelaciones de los píxeles, la radiómica cuantifica la información textural utilizando métodos de análisis del campo de la IA<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1,5</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En los últimos años ha existido un creciente interés en el desarrollo de la radiómica y otros métodos de extracción de información cuantitativa desde las imágenes médicas debido a su potencial contribución al desarrollo de la llamada medicina de precisión<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0205"><span class="elsevierStyleSup">6</span></a>. Particularmente en el campo de la oncología, este tipo de herramientas podrían permitir la detección y caracterización de posibles tumores de manera precoz y no invasiva<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4,5,7–9</span></a> y ayudar a los profesionales médicos a adecuar las decisiones terapéuticas a las características particulares de cada enfermo, aumentando de manera indirecta la supervivencia de los pacientes y maximizando su calidad de vida<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">4,5</span></a>. Esto es importante, considerando que el cáncer es la principal causa de muerte en el mundo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10</span></a>.</p><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque la oncología es un área de la medicina especializada en el diagnóstico y tratamiento del cáncer<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">11</span></a>, el manejo de las personas con enfermedades oncológicas requiere una colaboración multidisciplinar para mejorar el estudio y manejo de los enfermos<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">12</span></a>. Puede decirse que el abordaje de la patología oncológica solamente es posible mediante un equipo multidisciplinar que incluye tanto a oncólogos médicos como a especialistas en imagen médica, radiooncología y anatomía patológica, entre otros<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">13,14</span></a>. Desde el punto de vista de todas estas disciplinas, el diagnóstico precoz del cáncer aumenta la efectividad del tratamiento, afectando positivamente la supervivencia de las personas a la vez que reduce su morbilidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">10,13</span></a>.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se ha documentado que la opinión de los profesionales médicos, de los gestores en salud y de las asociaciones de pacientes es que el uso de nuevas tecnologías puede mejorar la productividad de los equipos médicos y ser una forma de disminuir el déficit de especialistas de los sistemas sanitarios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">15–17</span></a>. Sin embargo, muchas veces se señala a los profesionales médicos como un estamento reticente al cambio y la incorporación de este tipo de herramientas tecnológicas, posiblemente debido a los conflictos éticos que podría suponer una equivocación, a una falta de infraestructura y formación adecuada para su implementación óptima, a una posible disminución de oportunidades de empleo o por el efecto que tendría en el prestigio de la profesión<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">18,19</span></a>.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de este estudio es describir el conocimiento global y la opinión general de los profesionales sanitarios relacionados con el campo de la oncología acerca de la radiómica como una herramienta capaz de mejorar el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de los enfermos.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0070">Metodología</span><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0075">Confección del cuestionario</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se elaboró un cuestionario de 12 preguntas con el fin de valorar la opinión y conocimientos generales de profesionales sanitarios sobre la radiómica (tiempo de cumplimentación entre 5 y 10<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>min). El instrumento constó de 2 partes: la primera estuvo dirigida a evaluar conocimientos generales sobre la radiómica (5 preguntas de alternativas) y la segunda valoraba la opinión del participante sobre la utilidad de la radiómica (5 preguntas con respuestas en escala de tipo Likert y 2 preguntas con respuestas abiertas).</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recogieron además las características sociodemográficas (edad, sexo) y relacionadas con el área de trabajo de las y los encuestados (área de especialización, grado de formación y lugar de trabajo).</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Tamaño muestral</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Basado en las plazas de especialización publicadas entre 2017 y 2020 y la proporción de las 4 especialidades más relacionadas con el ámbito oncológico y la radiómica (oncología médica, medicina nuclear, radiodiagnóstico y anatomía patológica), se procedió al cálculo del tamaño muestral mediante el método de Poisson<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, buscando la representatividad de estas especialidades. Se estableció un intervalo de confianza del 95% para las estimaciones, con una precisión del 10%. El tamaño muestral óptimo calculado para respetar la proporción de estas disciplinas dentro de la práctica clínica fue de 270 participantes.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Participantes</span><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La encuesta fue enviada en marzo de 2021 al correo institucional de profesionales relacionados con el diagnóstico y/o tratamiento de enfermedades oncológicas del Hospital Clínico Universitario de Valencia (oncología médica, radiodiagnóstico, medicina nuclear, oncología-radioterápica, hematooncología, radiofísica y anatomía patológica). Posteriormente, la encuesta se difundió a través de distintas plataformas en línea (correo electrónico profesional y WhatsApp). De esta manera se pretendió conseguir el máximo de respuestas posibles. La encuesta finalmente se cerró en agosto de 2022.</p><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al acceder a la encuesta los participantes podían revisar los objetivos de la encuesta, declaraban haber recibido información suficiente sobre la investigación y daban su consentimiento para participar en el estudio. La encuesta fue completamente anónima y los datos fueron tratados respetando la Ley de Protección de Datos vigente.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Considerando los destinatarios de correos electrónicos y el número de participantes de los grupos de WhatsApp donde se difundió la encuesta, se calcula que esta fue recibida por aproximadamente 450 personas (77% de los cuales fueron profesionales adjuntos).</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Análisis estadístico</span><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se analizaron todas las encuestas cumplimentadas en al menos un 85%. Se clasificó a los participantes en dos grupos según su grado de formación: adjuntos (profesionales que ya han completado su formación como especialistas) y profesionales en periodo de formación (residentes).</p><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se realizó un análisis descriptivo de los resultados del cuestionario. Para el análisis de las variables cualitativas se han utilizado frecuencias y porcentajes; para las variables cuantitativas, medidas de dispersión como media y desviación estándar. La diferencia entre proporciones fue estimada mediante la prueba de Chi cuadrado y la diferencia de medias mediante la prueba de rangos de Wilcoxon ante la ausencia de normalidad de las variables cuantitativas. Las respuestas de las preguntas abiertas fueron analizadas según la frecuencia de las palabras clave detectadas y la asociación entre ellas.</p><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los cálculos fueron realizados utilizando el software libre R, versión 4.1.1. El análisis del texto se realizó utilizando las funciones disponibles en los paquetes SnowballC v.0.6 y Wordcloud v.2.6.</p></span></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Resultados</span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Población encuestada</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Un total de 114 profesionales completaron la encuesta, lo que corresponde a un porcentaje de participación del 25%. La Comunidad Valenciana fue la que más representatividad tuvo (43% de las respuestas), seguida de Madrid (13%), Andalucía (9%) y Aragón (7%). Las características del total de encuestados y por grupos están disponibles en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a>. No hubo diferencias significativas entre sexos. Un 54% de las encuestas fueron respondidas por profesionales residentes (66% de primer y segundo año), un 39% por profesionales adjuntos y un 7% por otros profesionales. La mayoría de los residentes pertenecieron a las especialidades de medicina nuclear y radiodiagnóstico, ambas relacionadas con el diagnóstico por imágenes. En el grupo de adjuntos y otros profesionales, la especialidad con mayor representación fue la de radiofísica. Los facultativos directamente implicados con pacientes oncológicos tuvieron una participación del 5%.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Conocimientos de los encuestados acerca de la radiómica</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El grupo de adjuntos y otros profesionales obtuvo una mayor puntuación media respecto al grupo de residentes de manera estadísticamente significativa. Cerca de un 75% de los encuestados identificó correctamente la definición de radiómica. Al analizar por grupos, se observó que el grupo de adjuntos y otros profesionales obtuvo una mayor proporción de respuestas correctas respecto al grupo de residentes.</p><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el resto de las preguntas no se observaron diferencias estadísticamente significativas entre los grupos. En cuanto a las aplicaciones clínicas de la radiómica, el 83% reconoció las ventajas de la radiómica en las enfermedades oncológicas, tanto en el ámbito de diagnóstico/pronóstico como en el de desarrollo de tratamientos personalizados. La definición de biobanco tuvo un porcentaje similar de acierto. Sin embargo, el concepto de biomarcador de imagen obtuvo solamente el 57% de respuestas correctas.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Opinión de los encuestados acerca de la radiómica</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Independientemente del grupo al que pertenecieron, los encuestados respondieron estar de acuerdo con la utilidad de la radiómica para ayudar a realizar diagnósticos más precisos, facilitando y mejorando el trabajo de los equipos médicos. También hubo acuerdo con la necesidad de utilizar nuevas tecnologías en la práctica clínica. Aunque la diferencia no fue significativa, en el grupo de residentes la idea del reemplazo de las tareas realizadas por los profesionales sanitarios por la IA fue más prevalente que en el grupo de profesionales adjuntos.</p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En cuanto a las opiniones relacionadas con el rol de la radiómica en la práctica médica, un 28% de los encuestados indicó utilizar parámetros radiómicos de manera ocasional o habitual. Cerca de un 60% de los encuestados negó utilizar la radiómica en su práctica clínica habitual y cerca de un 12% no supo si la había utilizado alguna vez. Al preguntar sobre la principal desventaja del uso de la radiómica y otras tecnologías de IA en medicina, las ideas más frecuentes se relacionaron con la falta de sistematización en la adquisición de imágenes para extraer parámetros que sean interpretables, la necesidad de profesionales entrenados para detectar los posibles errores que surjan de procesos automatizados y la inquietud sobre el reemplazo del trabajo humano por herramientas tecnológicas.</p><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En el análisis de las respuestas a la pregunta abierta «¿Cuál cree que es la principal desventaja en el uso de la radiómica y otras tecnologías de IA en medicina?» (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">fig. 1</a>), se observó que las palabras más repetidas fueron «falta» (en 11 respuestas distintas), la cual se asoció significativamente a otros conceptos como «adquisición de imágenes», «parámetros de imagen», «características clínicas», «objetivos» o «sistematización». Le siguen en frecuencia conceptos como «error» (asociado al concepto de confianza), «médico» (asociado al concepto de reemplazo y trabajo) o «formación» (como requerimiento).</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia></span></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Discusión</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Según nuestro conocimiento, esta es la primera encuesta de conocimiento y opinión sobre radiómica realizada tanto a profesionales especialistas de distintas áreas (adjuntos) como a profesionales en formación (residentes). En este trabajo exploratorio no se observaron diferencias en la opinión general acerca de la utilidad de la radiómica entre los dos grupos, pese a que los conocimientos sobre ella fueron mayores en los especialistas egresados. Las principales desventajas o problemas que las personas encuestadas identificaron en el uso de la radiómica en la práctica clínica se relacionaron con la falta de sistematización en la adquisición de las imágenes o de los parámetros derivados de ella, la posibilidad de «error» (en relación con la confianza que puede tenerse en los resultados de la radiómica) y la posibilidad del reemplazo de los médicos por parte de estas nuevas tecnologías.</p><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Conocimientos generales sobre radiómica</span><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La radiómica puede definirse como la conversión de imágenes en datos multidimensionales y la posterior extracción y análisis de estos datos para mejorar la toma de decisiones en medicina<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0180"><span class="elsevierStyleSup">1,2</span></a>. Utilizando algoritmos de caracterización de estos datos se pueden capturar de manera cuantitativa características que no son perceptibles por la visión humana, permitiendo identificar patrones relacionados con procesos metabólicos y fenotipos histológicos en las imágenes médicas, diseñar estrategias diagnósticas y terapéuticas de una manera más individualizada y, en última instancia, acercarnos un paso más al manejo personalizado de cada paciente<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0200"><span class="elsevierStyleSup">5,21</span></a>.</p><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En esta encuesta, se han utilizado preguntas simples relacionadas con la radiómica y sus aplicaciones. Aproximadamente uno de cada 10 encuestados no logró identificar la definición de radiómica y respondió que desconoce si ha utilizado la radiómica alguna vez dentro de la práctica clínica habitual (casi un 60% de los encuestados). El grupo de profesionales en formación registró una significativa menor proporción de respuestas correctas en comparación con el grupo de especialistas egresados, lo que puede sugerir que existe una carencia en los programas formativos de las especialidades en cuanto a los aportes de la radiómica y la IA, la cual puede solucionarse dentro de la formación continua de los profesionales sanitarios. Debido al potencial que la IA tiene para cambiar el actual panorama en la prevención, diagnóstico, tratamiento y la gestión de la atención sanitaria, los planes de estudios deberían ser multidisciplinares, contando con la participación no tal solo de los profesionales clínicos e investigadores, sino también con desarrolladores y ejecutores de IA, gestores de sistemas sanitarios y especialistas en bioética<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a>.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La pregunta que menor porcentaje de respuestas correctas tuvo tanto a nivel global como de grupos fue la relacionada con el concepto de biomarcador de imagen. Un biomarcador representa una característica que se mide y evalúa de manera objetiva como indicador de un proceso biológico normal, enfermedades o respuesta a una intervención terapéutica (características moleculares, histológicas, radiográficas o fisiológicas). Un biomarcador de imagen es una característica extraída de las imágenes de un paciente, que puede ser desde una medición de tamaño o forma hasta la aplicación de complejos modelos computacionales, que complementan la información obtenida mediante el diagnóstico radiológico tradicional<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23,24</span></a>. Probablemente, el bajo rendimiento de los participantes en esta pregunta se deba a que, dentro de la práctica profesional habitual, el concepto de biomarcador se relaciona de manera más inmediata con parámetros biomoleculares y pruebas de laboratorio que con datos de imagen como textura, intensidad y otros similares<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23–26</span></a>.</p></span><span id="sec0065" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Opinión sobre la utilidad de la radiómica</span><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los sistemas sanitarios se encuentran en un momento crítico para el uso seguro y eficaz de herramientas de IA para el cuidado de la salud de las personas. Aunque existe la capacidad técnica para aprovechar estas herramientas y transformar la atención sanitaria, las expectativas poco realistas, los datos sesgados y no representativos, la inadecuada priorización de la equidad y la inclusión, el riesgo de exacerbar las disparidades en la atención sanitaria, los bajos niveles de confianza, la incertidumbre de los entornos normativos y de responsabilidad civil, y la inadecuada evaluación antes de ampliar el uso de la radiómica (y otras herramientas basadas en la IA) son las principales barreas que deben ser sorteadas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">19,22</span></a>.</p><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los resultados de esta encuesta muestran que la opinión general de los profesionales sanitarios acerca de la utilidad que podría tener la radiómica en el trabajo de los profesionales sanitarios es positiva (todas las preguntas en ambos grupos tienen una puntuación media sobre 4 en una escala de 5 puntos). Estos resultados son congruentes con los de una encuesta realizada a 263 estudiantes de medicina en Alemania el año 2019, en la que cerca del 80% de los encuestados estaban de acuerdo en que la IA podría detectar patologías en los exámenes radiológicos y mejorar la radiología, aunque el 68% declaró que desconocía las tecnologías implicadas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>.</p><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Dentro de este estudio, la pregunta «¿Qué tan probable es que la IA pueda reemplazar al personal médico en sus labores asistenciales en un futuro próximo?» fue la que mayor diferencia generó entre las respuestas entre los grupos estudiados. Aunque ambos grupos no están de acuerdo con que los profesionales humanos puedan ser reemplazados por herramientas computacionales en un futuro, los profesionales en formación parecen estar en menor desacuerdo en comparación con los otros profesionales egresados. La diferencia entre estos grupos puede deberse a la falta de conocimiento sobre el concepto de radiómica (como se comentó en la sección anterior) o a un fenómeno generacional. El grupo de profesionales residentes fue unos 10 años menor que el grupo de adjuntos y se encuentran más cercanos a los avances y el impacto que ha tenido la IA en la sociedad<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0310"><span class="elsevierStyleSup">27</span></a>.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Al analizar las respuestas a la pregunta abierta «¿Cuál cree que es la principal desventaja en el uso de la radiómica y otras tecnologías de inteligencia artificial en medicina?», las proposiciones más frecuentes estuvieron relacionadas con la falta de estandarización de los procedimientos radiómicos, siendo la principal barrera a la hora de proponer una aplicación generalizada de la herramienta. Esta falta de sistematización de la radiómica ha sido documentada en distintas revisiones de la literatura científica, dentro y fuera del área oncológica<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0315"><span class="elsevierStyleSup">28–31</span></a>.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existen iniciativas internacionales que buscan potenciar el avance de la imagen cuantitativa. Por ejemplo, la <span class="elsevierStyleItalic">Quantitative Imaging Biomarkers Alliance</span>, organizada por la Sociedad Norteamericana de Radiología, busca reunir a investigadores, profesionales sanitarios y otras partes interesadas de la industria para el desarrollo de guías que potencien el avance de la imagen cuantitativa a través del desarrollo, la cualificación y el despliegue de biomarcadores de imagen que conduzcan a una mejor estandarización de las pruebas de imagen<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0335"><span class="elsevierStyleSup">32</span></a>.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La idea del reemplazo del trabajo humano como consecuencia del uso de herramientas computacionales también estuvo presente, pero no fue una de las proposiciones más prevalentes. Cabe aclarar que esta idea es ambigua y puede ser entendida de dos formas: la primera (y la más «espectacular») es creer que los diagnósticos médicos podrían ser hechos por computadoras<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0340"><span class="elsevierStyleSup">33</span></a>, lo que implicaría que el actual trabajo de los médicos y otros profesionales se podría en algún momento reducir a unas cuantas líneas de código que un ordenador podría ejecutar al momento de procesar una imagen. La segunda forma en que puede presentarse el reemplazo del trabajo humano está relacionada con la gestión de recursos en los sistemas sanitarios. Debido a la complejidad del proceso diagnóstico, los trabajadores humanos seguirán siendo necesarios, pero las herramientas computacionales y el descubrimiento de nuevos biomarcadores pueden ofrecer una mayor facilidad y fiabilidad a la hora de establecer un diagnóstico por imagen<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23,34</span></a>. De esta forma, al acortar el tiempo que un profesional debe dedicar a cada caso, su rendimiento puede aumentar, consiguiendo confirmar o descartar diagnósticos de manera más eficiente. Se puede proponer entonces que el número de médicos requeridos para poder dar respuesta a las necesidades del sistema sanitario podría en algún momento disminuir considerablemente con estas nuevas herramientas. Sin embargo, aunque puede ser una idea de reemplazo más factible que la primera, el aumento de la prevalencia de las enfermedades oncológicas, la transición demográfica que viven las sociedades de países desarrollados y el déficit crónico de profesionales especialistas que tienen los sistemas sanitarios hacen poco probable un futuro en que los médicos y otros profesionales sanitarios queden sin un puesto de trabajo, al menos a mediano plazo.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Una encuesta realizada a médicos no especialistas en Reino Unido mostró que las principales limitaciones percibidas por este colectivo en el uso de IA en la práctica clínica incluían la creencia de que la comunicación y la empatía son competencias exclusivamente humanas y que el razonamiento clínico y la capacidad de proporcionar una atención basada en valor requerían del juicio humano<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0350"><span class="elsevierStyleSup">35</span></a>.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este aumento en la eficiencia diagnóstica puede representar un beneficio para la sociedad en su conjunto ya que se podrían conseguir diagnósticos de enfermedades oncológicas más precoces, disminuyendo así la morbimortalidad de los pacientes y el consecuente gasto sanitario asociado<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0290"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>. Sin embargo, la confianza de los profesionales sanitarios en este tipo de herramientas diagnósticas es fundamental para su exitosa implementación en el flujo del trabajo clínico<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">16,34</span></a>. Parte de esta confianza puede construirse incluyendo estas nuevas tecnologías en los programas formativos de los estudiantes y a los profesionales en el desarrollo de estas herramientas, permitiéndoles comprender de manera más cercana su funcionamiento y sus aplicaciones reales<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">15,17,18,27,35</span></a>.</p></span><span id="sec0070" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Limitaciones y fortalezas</span><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque esta encuesta es la primera en su tipo aplicada a profesionales españoles, tiene una serie de limitaciones que deben ser consideradas a la hora de interpretar y generalizar sus resultados. En primer lugar, se trata de una encuesta exploratoria basada en un instrumento que no ha sido validado y cuyas preguntas deben ser refinadas para aumentar su poder discriminativo. Por ello, son necesarias nuevas iniciativas que, a través de instrumentos validados previamente, exploren y analicen la percepción de los profesionales sanitarios hacia la implementación de la radiómica en su práctica clínica.</p><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En segundo lugar, el número de participantes es menor que el establecido para que el tamaño de la muestra sea representativo. La poca participación de profesionales de otras provincias fuera de la Comunidad Valenciana y de otras áreas de especialización menos relacionadas con el diagnóstico por imagen también limita la generalización de los resultados. Los profesionales directamente implicados con el manejo de los enfermos oncológicos tuvieron una escasa participación en esta encuesta en comparación con las áreas de especialización que fueron más prevalentes en el grupo de profesionales residentes (la mayoría de medicina nuclear y radiodiagnóstico) y profesionales adjuntos (la mayoría de radiofísica), lo cual puede deberse a los medios de difusión de la encuesta, la falta de tiempo para responder la encuesta y/o el poco conocimiento o interés en las nuevas herramientas diagnósticas/pronósticas en comparación con la terapéutica oncológica, que cuenta con mayores recursos y medios de difusión de sus avances. Es probable que exista una selección de los participantes debido a que quienes difundieron la encuesta fueron médicos residentes de la especialidad de medicina nuclear, lo que favoreció la participación de otros profesionales en formación y de aquellos pertenecientes a especialidades afines. Al utilizar como medio de difusión de la encuesta una red social, en la que varias personas pueden compartir y reenviar a sus contactos el enlace de participación al instrumento, hace que sea difícil realizar una estimación exacta de la cantidad de personas que pudieron acceder a la encuesta y el porcentaje real de participación.</p><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En tercer lugar, el análisis realizado en este trabajo es mayoritariamente cuantitativo. Sin embargo, para completar el estudio de la opinión de los profesionales, se deberían utilizar métodos cualitativos para rescatar las ideas y conceptos que tienen los encuestados sobre la radiómica, su importancia dentro de la opinión global y con qué factores se relacionan.</p><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Pese a lo anterior, este trabajo muestra resultados interesantes que no tan solo dan respuesta al objetivo propuesto, sino que también pueden ser útiles para desarrollar instrumentos con mayor potencia que puedan ser aplicados por distintas entidades y organizaciones profesionales para estudiar la opinión de los profesionales acerca de la incorporación de la radiómica y otras herramientas basadas en IA en el trabajo de los profesionales sanitarios. Por otro lado, la proporción equitativa entre profesionales en formación y egresados permite la comparabilidad de las respuestas entre estos grupos, dando una idea de cómo la dimensión generacional puede influir en el conocimiento y la opinión que tienen los profesionales acerca de la radiómica.</p></span></span><span id="sec0075" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0135">Conclusiones</span><p id="par0185" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La radiómica es un campo de estudio novedoso, cuyos aspectos más generales son conocidos por los profesionales sanitarios. Este conocimiento acerca de las utilidades que ofrece esta herramienta parece provenir de la práctica diaria y no de la formación tradicional. Los profesionales encuestados son optimistas en cuanto a los beneficios que entregan esta y otros tipos de tecnología, en particular a la hora de realizar diagnósticos más precisos, facilitando y mejorando el trabajo de los equipos médicos. El principal problema que detectan es la falta de sistematización en su implementación. El reemplazo de los profesionales y la pérdida de trabajo es una preocupación presente, pero menos prevalente y que puede responder a un fenómeno generacional.</p><p id="par0190" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Es necesario actualizar la formación de los nuevos especialistas para que incluya los avances que se han conseguido en el área de la radiómica y la aplicación de la IA en medicina. Son necesarios nuevos estudios, basados en encuestas validadas que combinen métodos cualitativos y cuantitativos, que permitan describir mejor el estado de conocimiento de la radiómica en la oncología y otras áreas de la medicina. Esto puede ser la base para generar más instancias de aprendizaje que permitan la difusión de sus beneficios y aumenten el interés en esta área de investigación, lo que podría facilitar en un futuro la sistematización de los procedimientos radiómicos y permitir su implementación en la práctica clínica.</p></span><span id="sec0080" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0140">Conflicto de intereses</span><p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:11 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres2001369" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Objetivo" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Métodos" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Resultados" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1715207" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres2001370" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Aim" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1715208" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Metodología" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Confección del cuestionario" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Tamaño muestral" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Participantes" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:3 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Resultados" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Población encuestada" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Conocimientos de los encuestados acerca de la radiómica" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Opinión de los encuestados acerca de la radiómica" ] ] ] 7 => array:3 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Discusión" "secciones" => array:3 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Conocimientos generales sobre radiómica" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0065" "titulo" => "Opinión sobre la utilidad de la radiómica" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0070" "titulo" => "Limitaciones y fortalezas" ] ] ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0075" "titulo" => "Conclusiones" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0080" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2023-01-02" "fechaAceptado" => "2023-02-09" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1715207" "palabras" => array:4 [ 0 => "Radiómica" 1 => "Inteligencia artificial" 2 => "Educación médica" 3 => "Encuestas y cuestionarios" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1715208" "palabras" => array:4 [ 0 => "Radiomics" 1 => "Artificial Intelligence" 2 => "Medical education" 3 => "Surveys and Questionnaires" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Objetivo</span><p id="spar0005" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Describir el conocimiento y la opinión de los profesionales sanitarios relacionados con la oncología acerca de la radiómica.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Métodos</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se elaboró un cuestionario de 12 preguntas (respuestas de selección múltiple, de escala tipo Likert y respuesta abierta), dirigido a profesionales relacionados con el diagnóstico/tratamiento de enfermedades oncológicas (oncología, radiodiagnóstico, medicina nuclear, oncología-radioterápica, hematooncología, radiofísica y anatomía patológica). 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Las ideas más frecuentes relacionadas con las desventajas del uso de la radiómica se relacionaron con la falta de sistematización en la adquisición de imágenes y la extracción de parámetros, la necesidad de entrenamiento de los profesionales y la inquietud sobre el reemplazo del trabajo humano por herramientas tecnológicas.</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Conclusiones</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La radiómica es un campo de estudio novedoso, cuyos aspectos más generales son conocidos por los profesionales sanitarios. Los profesionales encuestados son optimistas en cuanto a los beneficios que entregan esta y otros tipos de herramientas. El principal problema detectado fue la falta de sistematización en su implementación. 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Both groups of respondents agreed regarding the usefulness of radiomics to help make more accurate diagnoses and promoting the work of medical teams and the most frequent disadvantages were related to the lack of systematization in the acquisition of images and extraction of parameters, the need for the training of professionals and concern about the replacement of human work by technological tools.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Conclusions</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Radiomics is a novel field and the most general aspects are known by health professionals. The professionals surveyed were optimistic about the benefits provided by radiomics and other types of tools. The main problem detected was the lack of systematization in its implementation. The replacement of professionals and job loss is a concern, albeit less prevalent, and may respond to a generational phenomenon.</p></span>" "secciones" => array:4 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Aim" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Methods" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Results" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "multimedia" => array:2 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 1157 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 324963 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis de las respuestas a la pregunta abierta «¿Cuál cree que es la principal desventaja en el uso de la radiómica y otras tecnologías de IA en medicina?». A) Recuento de las 10 palabras más frecuentes. B) Nube de palabras, donde el tamaño de cada palabra es una representación de su frecuencia dentro del texto respecto del total de respuestas.</p>" ] ] 1 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">AP: anatomía patológica; DE: desviación estándar; HM: hematooncología; IA: inteligencia artificial; MN: medicina nuclear; ON: oncología médica; RD: radiodiagnóstico; RF: radiofísica; RT: oncología radioterápica.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Global \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Residentes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Adjuntos/otros \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p-valor \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Características de la muestra</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">N (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">114 (100) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">61 (53,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53 (46,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Edad (DE)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">35,2 (10,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">28,8 (6,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">42,4 (9,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Sexo (%)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Hombre \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62 (54,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">29 (47,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">33 (62,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,110<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Mujer \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51 (44,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32 (52,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">19 (35,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">Otro \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (0,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (1,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Especialidad (%)</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>MN \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38 (33,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">30 (49,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">8 (15,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,001<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>RF \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38 (33,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (3,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">36 (67,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>RD \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 (15,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (23,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 (7,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ON \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 (5,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (8,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (1,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>RT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 (6,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 (6,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 (5,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>AP \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (4,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (8,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>HM \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (0,2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (1,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1 (1,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Preguntas de conocimiento</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Proporción de respuestas correctamente respondidas</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,5 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,6 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,017<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Definición radiómica</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Respuestas correctas (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84 (73,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">38 (62,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">46 (86,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,010<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No lo sé \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 (14,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">14 (23,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 (5,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Definición biomarcador de imagen</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Respuestas correctas (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65 (57,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32 (52,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">33 (62,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,130<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No lo sé \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">7 (6,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (3,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">5 (9,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Definición biobanco</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Respuestas correctas (%) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">97 (85,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49 (80,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">48 (90,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,300<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005">*</a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>No lo sé \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">9 (7,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">6 (9,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3 (5,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " colspan="5" align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleBold">Preguntas de opinión</span></td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">La IA puede mejorar la precisión de los diagnósticos</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,9<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">La IA puede facilitar y mejorar el trabajo de los médicos</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,7<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">A favor de incorporar tecnologías como la IA en la práctica clínica</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,7) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,8 (0,8) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4,5 (0,6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,9<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">La IA podría reemplazar a los profesionales médicos en algún momento</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,2 (1,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,3 (0,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2,1 (1,1) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,15<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0010"><span class="elsevierStyleSup">**</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3323635.png" ] ] ] "notaPie" => array:2 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "*" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">Mediante la prueba de Chi cuadrado.</p>" ] 1 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0010" "etiqueta" => "**" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0010">Mediante la prueba de rangos de Wilcoxon.</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características sociodemográficas de los encuestados, especialidad a la que pertenecen y respuestas a las principales preguntas relacionadas con el conocimiento y la opinión sobre la radiómica</p>" ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:35 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0180" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Radiomics: images are more than pictures, they are data" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => false "autores" => array:3 [ 0 => "R.J. 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Original
Explorando la opinión de los especialistas españoles acerca de la utilidad de la radiómica en el área oncológica
Exploring the opinion of Spanish medical specialists about the usefulness of radiomics in oncology
P.M. Cárcamo Ibarraa,
, U.A. López Gonzálezb, A. Esteban Hurtadoc, N. Orrego Castrod, S. Diez Domingoe
Corresponding author
a Servicio de Medicina Nuclear, Hospital Clínico Universitario de Valencia, Valencia, España
b Servicio de Medicina Preventiva, Hospital Universitario Doctor Peset, Valencia, España
c Servicio de Medicina Nuclear, Hospital Universitario Doctor Peset, Valencia, España
d Servicio de Medicina Nuclear, Hospital Universitario y Politécnico La Fe, Valencia, España
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