Radiómica e Inteligencia Artificial en Resonancia Magnética de Esclerosis Múltiple: Una Revisión Integral

Área de la Ciencia:

• Imagenología Médica
• Inteligencia Artificial
• Neurología

Sus antecedentes:

• La esclerosis múltiple (EM) es una enfermedad neurológica crónica.
• El diagnóstico y pronóstico precisos son cruciales para el manejo eficaz de la EM.
• La imagen médica, en particular la RM, juega un papel clave en la evaluación de la EM.

Objetivo del estudio:

• Revisar las aplicaciones de la radiómica de RM en el diagnóstico y pronóstico de la esclerosis múltiple (EM).
• Sintetizar los hallazgos de estudios recientes (2015-2025) sobre radiómica mejorada por IA para la EM.
• Identificar el potencial y las limitaciones de la radiómica en el manejo clínico de la EM.

Principales métodos:

• Búsqueda bibliográfica en las bases de datos PubMed y Scopus.
• Inclusión de estudios publicados entre 2015 y 2025.
• Análisis de 26 artículos seleccionados sobre radiómica de RM e inteligencia artificial en esclerosis múltiple.

Principales resultados:

• Las características de radiómica de la RM cerebral, combinadas con la IA, pueden diferenciar las lesiones de EM del tejido sano.
• La radiómica impulsada por IA muestra potencial en la predicción de la discapacidad relacionada con la EM y la detección de la actividad de la enfermedad.
• Estos métodos pueden ayudar a distinguir la EM de afecciones con síntomas similares.

Conclusiones:

• La radiómica de RM combinada con IA ofrece un enfoque prometedor para mejorar el manejo de la esclerosis múltiple.
• La tecnología demuestra capacidades en diagnóstico, pronóstico y monitorización de la enfermedad.
• Abordar las limitaciones, como el desequilibrio de los conjuntos de datos y la validación externa, es esencial para la integración clínica.