Inteligencia Artificial y su Diagnóstico Temprano en Espondiloartritis Axial: Revisión Sistemática
Resumen
La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta clave en el diagnóstico temprano de enfermedades reumáticas, incluyendo la espondiloartritis axial (axSpA). Este estudio evalúa el papel de la IA en la identificación temprana de axSpA, destacando su eficacia en mejorar la precisión diagnóstica y en reducir los tiempos de diagnóstico. Se analizan diversas aplicaciones de técnicas de IA, así como su impacto en la práctica clínica. Objetivo: El objetivo de esta investigación es evaluar el papel de la inteligencia artificial en el diagnóstico temprano de la espondiloartritis axial (axSpA), mediante la revisión sistemática de la literatura existente que aborda las aplicaciones de tecnologías de la IA. Métodos: El presente estudio se trata de una revisión sistemática siguiendo la guía PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses). Se realizaron búsquedas en bases de datos como Cochrane, ScienceDirect y PubMed. Se incluyeron estudios que evaluaron la efectividad de la IA en el diagnóstico de espondiloartritis axial. Resultados esperados:El uso de algoritmos de inteligencia artificial (IA), en particular los basados en aprendizaje profundo y modelos de redes neuronales, contribuirá a obtener una alta precisión diagnóstica en la identificación temprana de sacroiliitis, componente clave en la espondiloartritis axial. Estudios recientes han reportado que modelos computacionales, mediante técnicas de clasificación automatizada de imágenes de resonancia magnética o radiografías, muestran valores de sensibilidad y especificidad elevados.
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