Aplicaciones de la inteligencia artificial en el diagnóstico temprano de enfermedades neurológicas. Una revisión sistemática

Las enfermedades neurológicas representan una carga global creciente, donde el diagnóstico temprano es crucial para mejorar el pronóstico, pero sigue siendo un desafío clínico. La inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora para analizar datos biomédicos complejos y detectar signos precoces de estas patologías. El objetivo de esta revisión sistemática fue sintetizar y analizar críticamente la evidencia científica reciente (últimos 5 años) sobre las aplicaciones de la IA en el diagnóstico temprano de enfermedades neurológicas degenerativas y crónicas. Siguiendo las directrices PRISMA 2020, se realizó una búsqueda sistemática en PubMed, Scopus y Web of Science, evaluándose la calidad metodológica de los estudios incluidos con herramientas estandarizadas. Los resultados muestran que los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales y los modelos híbridos, son predominantes y superan a los métodos tradicionales, destacándose el valor superior de los enfoques multimodales que integran neuroimagen, biomarcadores digitales y datos genómicos. No obstante, se identificaron limitaciones críticas en la validez externa, la explicabilidad y la solidez metodológica de muchos estudios. Se concluye que, si bien la IA posee un potencial transformador excepcional para el diagnóstico precoz en neurología, su traslación efectiva a la práctica clínica depende de que futuras investigaciones prioricen la validación rigurosa en entornos reales, la transparencia algorítmica y la evaluación de la utilidad clínica, más que el mero desarrollo de modelos técnicamente complejos.