Inteligencia Artificial en Obstetricia: Aplicaciones Actuales, Oportunidades y Desafíos de Implementación Clínica

Área de la Ciencia:

• Obstetricia y Ginecología; Imagen Médica; Inteligencia Artificial

Sus antecedentes:

• La inteligencia artificial (IA) se aplica cada vez más en obstetricia, mejorando la imagen diagnóstica, la predicción de riesgos y la toma de decisiones clínicas.
• Los algoritmos de aprendizaje profundo demuestran una precisión diagnóstica que rivaliza con la de los médicos experimentados en aplicaciones obstétricas específicas.

Objetivo del estudio:

• Revisar las aplicaciones actuales de la IA en obstetricia, cubriendo la biometría fetal, la detección de anomalías, la predicción de complicaciones y la vigilancia intraparto.
• Identificar las barreras técnicas, éticas y de implementación persistentes para la adopción de la IA en la práctica clínica obstétrica.

Principales métodos:

• Revisión de la literatura sobre aplicaciones de IA en obstetricia.
• Análisis del rendimiento de la IA en biometría fetal, detección de anomalías, predicción de riesgos y vigilancia fetal.
• Examen de desafíos que incluyen validación externa, sesgo algorítmico y obstáculos de implementación.

Principales resultados:

• La IA demuestra una alta precisión en la biometría fetal automatizada y la detección de anomalías estructurales.
• La IA muestra potencial en la predicción de complicaciones del embarazo y la vigilancia fetal intraparto.
• Persisten desafíos significativos, incluida la validación externa limitada en diversas poblaciones y el sesgo algorítmico inherente.

Conclusiones:

• La IA tiene un potencial transformador para la práctica obstétrica, pero enfrenta brechas críticas de implementación.
• Abordar los desafíos requiere validación multicéntrica, métodos de IA explicable (XAI) y marcos regulatorios sólidos.
• Los esfuerzos futuros deben centrarse en garantizar una integración equitativa y confiable de la IA en la atención obstétrica de rutina.