Aplicaciones de la inteligencia artificial en la interpretación de estudios de imagen médica. Revisión sistemática

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dc.contributor.advisorGuilcapi Baldeón, Blanca Belén
dc.contributor.authorViera Jacome, Diego Josue
dc.date.accessioned2026-03-30T19:42:14Z
dc.date.available2026-03-30T19:42:14Z
dc.date.issued2026
dc.description.abstractLa imagenología médica sustenta el diagnóstico, pero el aumento del volumen de estudios y la escasez de personal incrementan la sobrecarga, la variabilidad interpretativa y los errores. La inteligencia artificial (IA) se plantea como apoyo para mejorar la precisión diagnóstica y el flujo de trabajo. Se realizó una revisión sistemática con búsqueda en bases biomédicas entre enero de 2020 y junio de 2025, según PRISMA 2020; se incluyeron estudios que evaluaron IA y reportaron rendimiento diagnóstico o efectos operativos. La IA fue comparable o superior al radiólogo en tareas específicas de detección, clasificación y segmentación, especialmente como segundo lector o herramienta de triage, siendo la combinación radiólogo + IA el enfoque más robusto. Se observaron aumentos de falsos positivos y menor estabilidad ante variabilidad anatómica o hallazgos sutiles. Los efectos sobre la eficiencia fueron variables, desde reducción de tiempos de lectura y mejor priorización de urgencias hasta beneficios modestos o cargas transitorias por alertas y cambios organizativos. Predominaron diseños retrospectivos, validación interna y muestras poco diversas, con escasa medición de desenlaces clínicos. En conclusión, la IA representa un avance sólido pero incompleto y debe integrarse como complemento del juicio radiológico, con supervisión humana. Se requieren estudios prospectivos multicéntricos con validación externa y métricas de equidad y explicabilidad; en América Latina y Ecuador, son prioritarios el fortalecimiento de la infraestructura digital, la gobernanza y la generación de datos locales.
dc.id.advisor0603941915
dc.id.author1850240969
dc.identifier.other000602
dc.identifier.urihttps://repositorio.puce.edu.ec/handle/123456789/48478
dc.language.isoes
dc.publisherPUCE - Ambato
dc.subjectInteligencia artificial
dc.subjectAprendizaje automático
dc.subjectRadiología
dc.titleAplicaciones de la inteligencia artificial en la interpretación de estudios de imagen médica. Revisión sistemática
dc.typeThesis
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Médico/a General