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Updated: Feb 24, 2026
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Published on: June 10, 2025
Inteligencia artificial como herramienta de apoyo diagnóstico en histeroscopia: evidencia actual e implicaciones
Filippo Alberto Ferrari1, Giorgio Bogani2, Matteo Pavone3,4,5
1Department of Obstetrics and Gynecology, Gynecologic Oncology and Minimally Invasive Pelvic Surgery, International School of Surgical Anatomy (ISSA), IRCCS Sacro Cuore - Don Calabria Hospital, Negrar di Valpolicella, Verona, Italy.
La inteligencia artificial (IA) mejora el diagnóstico en histeroscopia para afecciones como las sinequias uterinas y la endometritis crónica. La IA muestra potencial para mejorar la precisión y apoyar las decisiones clínicas en procedimientos ginecológicos.
Área de la Ciencia:
- Endoscopia ginecológica; Inteligencia artificial médica; Imagenología diagnóstica
Sus antecedentes:
- La histeroscopia es vital para la inspección de la cavidad uterina, pero depende en gran medida de la experiencia del cirujano, lo que conlleva riesgo de errores diagnósticos.; La inteligencia artificial (IA) ofrece potencial para mejorar la fiabilidad de los diagnósticos de histeroscopia y apoyar la toma de decisiones clínicas.
Objetivo del estudio:
- Revisar y resumir sistemáticamente la evidencia actual sobre la aplicación de la IA en histeroscopia con fines diagnósticos, de clasificación y pronósticos.; Evaluar el rendimiento y el impacto clínico potencial de los modelos de IA en histeroscopia.
Principales métodos:
- Se realizó una revisión sistemática de acuerdo con las directrices PRISMA, buscando en PubMed, Scopus y Web of Science hasta agosto de 2025.; Los estudios incluidos se centraron en la IA aplicada a datos de imágenes o vídeos de histeroscopia en sujetos humanos.; Se evaluó la calidad del estudio y el riesgo de sesgo utilizando la Escala de Newcastle-Ottawa.
Principales resultados:
- Quince estudios (2021-2025) utilizaron IA para adherencias intrauterinas (AIU), endometritis crónica (EC) y lesiones intracavitarias.; Los modelos de IA mostraron un alto rendimiento en la predicción de resultados de AIU (AUC hasta 0,99) y en el diagnóstico de EC (concordancia >80-90% con histopatología).; La IA demostró alta precisión en la clasificación de lesiones (>85%) y potencial para soporte intraoperatorio en tiempo real.
Conclusiones:
- La IA en histeroscopia demuestra un potencial significativo para mejorar la precisión diagnóstica, la consistencia y la toma de decisiones intraoperatorias.; La investigación futura debe centrarse en estudios multicéntricos, protocolos estandarizados, validación externa e IA explicable para la integración clínica.
