Uso de la inteligencia artificial en neurología: análisis de algoritmos y su efectividad en la práctica médica
Abstract
Introducción: las enfermedades neurológicas constituyen una de las principales causas de discapacidad y mortalidad, lo que convierte la salud cerebral en una prioridad mundial.
Objetivo: examinar el uso de algoritmos de inteligencia artificial en neurología y su efectividad diagnóstica y terapéutica.
Métodos: se efectuó una revisión sistemática de la literatura científica en diversas bases de datos. La búsqueda se realizó mediante un algoritmo con palabras clave y operadores booleanos, permitiendo identificar fuentes relevantes. Los estudios seleccionados, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión, fueron analizados críticamente considerando actualidad, calidad metodológica y pertinencia temática, integrándose en la síntesis final de la revisión.
Desarrollo: la inteligencia artificial ha demostrado gran utilidad en la interpretación de neuroimágenes, logrando identificar estructuras cerebrales con alta precisión y detectar precozmente enfermedades neurodegenerativas. Modelos de aprendizaje profundo se aplicaron en patologías como Alzheimer, Parkinson y epilepsia, mejorando la clasificación y predicción de evolución clínica. En neurooncología, algoritmos de IA optimizaron la evaluación de biomarcadores y respuesta terapéutica. Sin embargo, persisten limitaciones relacionadas con la escasa formación de profesionales en IA, la necesidad de regulación ética y la variabilidad de resultados según la calidad de los datos empleados.
Conclusiones: la incorporación de inteligencia artificial en neurología representa un avance revolucionario, capaz de transformar el diagnóstico y manejo de patologías complejas. Su impacto radica en la precisión diagnóstica y la personalización del tratamiento, aunque requiere consolidar marcos regulatorios, formación médica y validación clínica para garantizar un uso responsable y sostenible.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Piedad Elizabeth Acurio Padilla
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Authors who have publications with this journal agree to the following terms: Authors will retain their copyrights and grant the journal the right of first publication of their work, which will be publication of their work, which will be simultaneously subject to the Creative Commons Attribution License (CC-BY-NC 4.0) that allows third parties to share the work as long as its author and first publication in this journal are indicated.
Authors may adopt other non-exclusive license agreements for distribution of the published version of the work (e.g.: deposit it in an institutional telematic archive or publish it in a volume). Likewise, and according to the recommendations of the Medical Sciences Editorial (ECIMED), authors must declare in each article their contribution according to the CRediT taxonomy (contributor roles). This taxonomy includes 14 roles, which can be used to represent the tasks typically performed by contributors in scientific academic production. It should be consulted in monograph) whenever initial publication in this journal is indicated. Authors are allowed and encouraged to disseminate their work through the Internet (e.g., in institutional telematic archives or on their web page) before and during the submission process, which may produce interesting exchanges and increase citations of the published work. (See The effect of open access). https://casrai.org/credit/
