El papel en evolución de la inteligencia artificial (IA) en la atención médica puede cambiar la ruta de la radiología diagnóstica automatizada, supervisada y asistida por computadora. Se llevó a cabo una extensa revisión de la literatura para considerar el potencial de diseñar una plataforma diagnóstica completamente automatizada y completa capaz de integrar las tecnologías actuales de imagen médica. Se consideró necesaria una investigación adyuvante, dirigida y no sistemática, especialmente para el experto médico final, para la integridad, comprensión y claridad terminológica de este artículo de discusión que se centra en ofrecer una idea representativa e inclusiva de los avances evolutivos que han tenido lugar, sin incluir una evaluación técnica de la arquitectura de IA. Los desarrollos recientes en aplicaciones de IA para evaluar varios sistemas de órganos, así como para mejorar la oncología y la histopatología, muestran un impacto significativo en la práctica médica. Los resultados de investigaciones publicadas sobre algoritmos de segmentación y clasificación de imágenes de IA exhiben una precisión, sensibilidad y especificidad prometedoras. El progreso en este campo ha llevado a la introducción del concepto de IA explicable, que garantiza la transparencia de las arquitecturas de aprendizaje profundo, permitiendo la participación humana en la toma de decisiones clínicas, especialmente en escenarios críticos de atención médica. La estandarización de la estructura y el lenguaje de los informes médicos, junto con la colaboración interdisciplinaria entre expertos médicos y técnicos, son cruciales para la coordinación de la investigación. Los datos personales de los pacientes siempre deben manejarse con confidencialidad y dignidad, asegurando la legalidad en la atribución de responsabilidad, particularmente considerando que las máquinas carecen de empatía y autoconciencia. Los resultados de nuestra investigación literaria demuestran el fuerte potencial de utilizar arquitecturas de IA, principalmente redes neuronales convolucionales, en diagnósticos de imagen médica, aunque aún no se ha presentado una plataforma diagnóstica automatizada completa que permita el escaneo de todo el cuerpo.