Aplicaciones de la inteligencia artificial en el diagnóstico médico basado en datos
DOI:
https://doi.org/10.63618/omd/isj/v3/n1/2Palabras clave:
inteligencia artificial, diagnóstico médico, aprendizaje profundo, ética médica, precisión diagnósticaResumen
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el diagnóstico médico al mejorar la precisión y eficiencia en la identificación de enfermedades, especialmente mediante el análisis de imágenes médicas y el uso de modelos de aprendizaje profundo. Este estudio tiene como objetivo examinar los principales modelos de IA aplicados en el diagnóstico clínico, su impacto en la precisión diagnóstica y los desafíos éticos asociados a su implementación. Para ello, se realizó una revisión sistemática de artículos científicos indexados en Scopus entre 2020 y 2025, utilizando palabras clave específicas relacionadas con inteligencia artificial y diagnóstico médico basado en datos. Los resultados evidenciaron que la IA ha reducido los tiempos de análisis, optimizado la detección temprana de patologías y disminuido la tasa de errores diagnósticos. Sin embargo, persisten desafíos como la calidad y representatividad de los datos, la falta de explicabilidad de algunos algoritmos y la necesidad de formación especializada para los profesionales de la salud. Además, la regulación y normativas sobre la responsabilidad médica en el uso de IA aún están en desarrollo. En conclusión, la IA presenta un potencial significativo en la medicina, pero su adopción requiere estrategias que garanticen su equidad, seguridad y aceptación en el ámbito clínico.
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