La inteligencia artificial (IA) está transformando la atención médica a través de avances en el soporte a decisiones clínicas y capacidades de diagnóstico. Aunque la experiencia humana sigue siendo fundamental en la práctica médica, las herramientas impulsadas por IA están igualando o superando cada vez más el rendimiento a nivel de especialista en múltiples áreas, abriendo paso a una nueva era de acceso democrático a la atención médica. Estos sistemas prometen reducir las disparidades en la prestación de atención a través de límites demográficos, raciales y socioeconómicos al proporcionar soporte diagnóstico de alta calidad a gran escala. Como resultado, los servicios de atención médica avanzados pueden ser asequibles para todas las poblaciones, independientemente de la demografía, raza o condición socioeconómica. La democratización de estas herramientas de IA puede reducir el costo de la atención, optimizar la asignación de recursos y mejorar la calidad de la atención. A diferencia de los humanos, la IA puede potencialmente descubrir relaciones complejas en los datos de un gran conjunto de entradas y generar nuevo conocimiento basado en evidencia en medicina. Sin embargo, la integración de la IA en la atención médica plantea varias preocupaciones éticas y filosóficas, como el sesgo, la transparencia, la autonomía, la responsabilidad y la rendición de cuentas. En este estudio, examinamos los avances recientes en el análisis de imágenes médicas habilitado por IA, los marcos regulatorios actuales y las mejores prácticas emergentes para la integración clínica. Analizamos los desafíos técnicos y éticos inherentes a la implementación de sistemas de IA en instituciones de atención médica, prestando especial atención a la privacidad de los datos, la equidad algorítmica y la transparencia del sistema. Además, proponemos soluciones prácticas para abordar desafíos clave, incluida la escasez de datos, el sesgo racial en los conjuntos de datos de entrenamiento, la limitada interpretabilidad del modelo y los sesgos algorítmicos sistemáticos. Finalmente, esbozamos un algoritmo conceptual para implementaciones de IA responsables e identificamos prometedores futuros en investigación y desarrollo.