INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y AVANCES EN EL DIAGNÓSTICO POR IMAGEN EN RADIOLOGÍA

Resumen

Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha ido surgiendo como complemento al creciente papel de la radiología en la medicina diagnóstica e intervencionista, reduciendo los puntos de estrés para los profesionales de la radiología. Objetivo: Identificar en la literatura disponible los principales avances que la inteligencia artificial ha venido aportando en el diagnóstico por imagen en radiología. Metodología: Se trata de una revisión sistemática, cuyas búsquedas se realizaron en bibliotecas virtuales: MEDLINE vía Pubmed y Web of Science y en bases de datos lilas y CINAHL. También se realizaron búsquedas de referencias cruzadas. Para la búsqueda, se adoptaron descriptores controlados y los operadores booleanos AND, para la ocurrencia simultánea de sujetos, y OR, para la ocurrencia de uno u otro sujeto. Los descriptores utilizados: "Inteligencia Artificial", "Radiología" y "Diagnóstico por Imagen". Para una mejor organización de la recolección de muestras, se optó por el uso de la búsqueda avanzada. Los descriptores se combinaron con el conector booleano OR y AND, dentro de cada conjunto de términos de estrategia pico, y luego se cruzaron con el conector booleano. Resultados: Cabe destacar que la IA permite la posibilidad de combinar diversas fuentes de información, además de la imagen, para obtener un diagnóstico más preciso, ayudando a aumentar la productividad y una mejor gestión en la dinámica del sector y un diagnóstico preciso. Consideraciones finales: Se concluye que los conocimientos y prácticas adquiridos por los profesionales de las técnicas radiológicas en la realización de exámenes y procedimientos mínimamente invasivos son un factor básico.