Avances impulsados por IA en diagnósticos de salud de la mujer: aplicaciones actuales y direcciones futuras

Área de la Ciencia:

• Diagnóstico Médico
• Inteligencia Artificial en la Atención Médica
• Tecnología de Salud de la Mujer

Sus antecedentes:

• Las innovaciones en salud de la mujer históricamente carecen de financiación e implementación sostenidas.
• La inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) presentan nuevas oportunidades y desafíos para los diagnósticos de obstetricia y ginecología (OB/GYN).

Objetivo del estudio:

• Revisar aplicaciones prometedoras de IA en diagnósticos de OB/GYN.
• Evaluar el impacto potencial y los desafíos de la IA en la salud de la mujer.

Principales métodos:

• Una revisión narrativa de la literatura revisada por pares y ejemplos clínicos de enero de 2018 a agosto de 2025.
• La selección priorizó la relevancia en OB/GYN, la validación clínica, el impacto en los resultados y la diversidad de dominios.

Principales resultados:

• Se identificaron diez aplicaciones prometedoras de IA en imágenes, diagnósticos de laboratorio, monitorización de pacientes y soporte de decisiones.
• Los ejemplos incluyen ecografía fetal mejorada por IA, cribado cervical, predicción de preeclampsia, pruebas no invasivas de endometriosis, monitorización remota materno-fetal y soporte de decisiones de IA en oncología ginecológica.

Conclusiones:

• La IA tiene un potencial transformador para los diagnósticos de salud de la mujer.
• Las consideraciones clave incluyen abordar el sesgo, la privacidad, los marcos regulatorios, el reembolso y la integración del flujo de trabajo.
• El desarrollo centrado en la equidad y los conjuntos de datos diversos son esenciales para un beneficio amplio.