ERRORES DIAGNÓSTICOS EN RADIOLOGÍA: FACTORES HUMANOS, TÉCNICOS Y SISTÉMICOS

Resumen

DOI: https://doi.org/10.46296/yc.v10i18.0801

Resumen

Introducción: La radiología es una rama fundamental de la medicina y actualmente gran parte de las decisiones clínicas dependen de los estudios de imagen por lo cual la interpretación radiológica debe realizarse de manera correcta, sin embargo, es inevitable la existencia de errores los cuales si se estudian bien se pueden mitigar aumentando la seguridad de los pacientes y de los radiólogos a la vez. Objetivo: Analizar información actualizada para entender el impacto de los principales errores diagnósticos en radiología y sus mejores estrategias para reducirlos. Métodos: Revisión narrativa de literatura el periodo de búsqueda de información se basa en artículos publicados los últimos cinco años (2020-2025), en bases de datos: PubMed,PMC, Springer nature link,AJR online, RSNA, Revista sanitaria de investigación, Sciencedirect, Elsevier, Scielo. Desarrollo: Las imágenes radiológicas ayudan a realizar un correcto diagnóstico médico, sin embargo, están acompañadas de manera inevitable de errores diagnósticos. Los errores diagnósticos están dados por múltiples factores como una lectura insuficiente, un error de percepción, alta carga laboral, entre otros; conocer los diversos tipos de errores y sus causas mediante una retroalimentación, permite generar estrategias y brindar soluciones para mitigar los mismos y brindar una mejor calidad y precisión en cuanto a diagnósticos. Conclusiones: En la radiología, la seguridad y eficacia en el diagnóstico implica un gran desafío debido a los errores que existen y son inevitables tanto a nivel individual como multifactorial como los factores cognitivos y sistémicos. Si se logran identificar de manera correcta los errores y sus causas, la generación de estrategias disminuye los errores y representa una mejora en el diagnóstico. La inteligencia artificial puede ser de gran ayuda si se la incorpora como asistencia en radiología.

Palabras claves: errores diagnósticos, radiología, clasificación, soluciones, imagenología, aprendizaje, riesgos, retroalimentación.

Abstract

Introduction: Radiology is a fundamental branch of medicine, and currently, a large part of clinical decisions depend on imaging studies, which is why radiological interpretation must be performed correctly. However, errors are inevitable, but if they are studied properly, they can be mitigated, increasing the safety of both patients and radiologists. Objective: Analyze uptodate information to understand the impact of the main diagnostic errors in radiology and the best strategies to reduce them. Methods: Narrative literature review: the information search period is based on articles published in the last five years (2020-2025) in the following databases: PubMed, PMC, Springer Nature Link, AJR Online, RSNA, Revista Sanitaria de Investigación, Sciencedirect, Elsevier, Scielo. Results:Radiological images help to make a correct medical diagnosis, but they are inevitably accompanied by diagnostic errors. Diagnostic errors are caused by multiple factors such as insufficient reading, misperception, high workload, among others. Knowing the different types of errors and their causes through feedback allows us to generate strategies and provide solutions to mitigate them and provide better quality and accuracy in terms of diagnoses. Conclusions: In radiology, safety and efficacy in diagnosis pose a major challenge due to errors that are inevitable at both the individual and multifactorial levels, such as cognitive and systemic factors. If errors and their causes can be correctly identified, strategies can be developed to reduce errors and improve diagnosis. Artificial intelligence can be of great help if incorporated as an aid in radiology.

Keywords: diagnostic, errors, radiology, classification, solutions, imaging, learning, risks.

Información del manuscrito:
Fecha de recepción: 29 de septiembre de 2025.
Fecha de aceptación: 18 de diciembre de 2025.
Fecha de publicación: 12 de enero de 2026.