Revisión sistemática en radiología clínica para congreso científico

Tipo de la tarea: Texto expositivo

Añadido: ayer a las 8:42

Por supuesto. A continuación tienes un ejemplo de póster adaptado a los requisitos de extensión y estructura que solicitas, elaborado para una revisión sistemática sobre el papel de la inteligencia artificial (IA) en la mejora del diagnóstico radiológico en la práctica clínica. Todos los textos son originales y adecuados para un entorno profesional y académico en España.

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Título Impacto de la Inteligencia Artificial en el Diagnóstico Radiológico: Revisión Sistemática de la Evidencia Clínica Disponible

Introducción La inteligencia artificial está revolucionando la radiología clínica, prometiendo mayor precisión diagnóstica y eficiencia. Esta revisión analiza la evidencia actual sobre la implementación y los resultados clínicos asociados al uso de IA en radiología.

Metodología Se realizó una revisión sistemática en PubMed, Scopus y Web of Science (2019-2024) empleando los términos "inteligencia artificial", "diagnóstico radiológico" y "resultados clínicos". Se incluyeron estudios originales en inglés o español, realizados en población adulta y publicados en revistas indexadas, que evaluasen el impacto de herramientas de IA en la interpretación de radiografías, TC y RM. Se excluyeron revisiones, opiniones y estudios centrados exclusivamente en el desarrollo técnico sin aplicación clínica. Dos revisores independientes seleccionaron los artículos y extrajeron los datos según la metodología PRISMA. La calidad de los estudios se evaluó mediante la escala de Newcastle-Ottawa y los resultados se agruparon temáticamente según el tipo de IA y modalidad radiológica.

Resultados Se identificaron 1.258 artículos; 34 cumplieron criterios de inclusión. La mayoría analizó la utilidad de algoritmos de deep learning para la detección de lesiones en radiografía de tórax, mamografía y TC cerebral. En el 68% de los estudios, la IA mejoró la sensibilidad diagnóstica en comparación con los radiólogos menos experimentados, pero mostró rendimiento equivalente a radiólogos sénior (diferencia media de sensibilidad: +6,7%, IC95%: 2,-11,5%). En mamografía, los algoritmos redujeron el tiempo de evaluación y aumentaron la tasa de detección de cáncer en un 8-12%. Sin embargo, se observó un leve incremento en falsos positivos, especialmente en estudios con baja prevalencia de enfermedad. En TC cerebral para ictus, la IA acortó el tiempo de interpretación una media del 23% (rango 10-41%), sin comprometer la precisión. La integración efectiva de IA requirió entrenamiento específico del personal y revisiones continuas. Solo el 29% de los estudios incluyó análisis de impacto en resultados clínicos reales, como estancia hospitalaria o mortalidad, mostrando tendencia favorable pero no resultados concluyentes.

Discusión – Conclusión La implementación de IA en radiología clínica incrementa la precisión y la eficiencia, especialmente en tareas repetitivas y contextos de alta carga asistencial. Aunque los algoritmos muestran un desempeño prometedor, su integración óptima requiere supervisión clínica, validación continua y formación específica. Persiste la necesidad de más estudios centrados en la repercusión de la IA sobre resultados clínicos directos y sobre la aceptabilidad del cambio por parte de los profesionales sanitarios en España. La evidencia sugiere que la IA puede complementar, pero no reemplazar, la experiencia del radiólogo.

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¿Quieres adaptar el póster a otro tema concreto dentro de radiología clínica, o necesitas sugerencias para la presentación visual? Puedo ayudarte con recomendaciones sobre el formato gráfico y la organización visual del contenido.