Uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas: Una revisión de alcance.

Peláez Cifuentes, Daniela; Borrero Mercado, Juan Sebastián

Uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas: Una revisión de alcance.

dc.contributor.advisor	Angulo Mosquera, Jorge Mario (Director)
dc.contributor.author	Peláez Cifuentes, Daniela
dc.contributor.author	Borrero Mercado, Juan Sebastián
dc.creator.degree	Trabajo de Grado para optar al título de Médico
dc.date.accessioned	2025-11-10T15:19:32Z
dc.date.available	2025-11-10T15:19:32Z
dc.date.issued	2025
dc.description	Resumen: Las enfermedades crónicas no transmisibles (ECNT) están catalogadas como una de las principales causas de morbilidad y mortalidad a nivel mundial. Bajo esta perspectiva, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una herramienta potencialmente útil para el diagnóstico precoz de estas condiciones. Objetivo: Explorar la evidencia científica entre 2020 -2025 sobre la utilidad de la IA en el diagnóstico agil de enfermedades crónicas. Métodos: Se realizó una búsqueda de artículos científicos, siguiendo la metodología propuesta por el JBI Manual for Evidence Synthesis para las revisiones de alcance. Para esta búsqueda se usaron las bases de datos PubMed, Scielo, Dialnet, Google Scholar y Medline publicados entre 2020 y 2025. Se incluyeron artículos en inglés y español que abordaran la aplicación de IA en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas. Resultados: Se incluyeron 54 estudios que aplicaron técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo, principalmente en diabetes tipo 2, enfermedades cardiovasculares y cáncer. Se identificaron beneficios como mejora en la precisión diagnóstica, reducción en el tiempo de detección y capacidad para procesar grandes volúmenes de datos. Sin embargo, también se reportaron limitaciones relacionadas con la validación externa, la calidad de los datos y aspectos éticos. Conclusión: La IA muestra un potencial significativo como apoyo en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas. A pesar de los avances, siguen existiendo retos que deben ser abordados en investigaciones futuras para su implementación segura y efectiva en contextos clínicos.
dc.description.abstract	Introduction: Chronic non-communicable diseases (NCDs) remain one of the leading causes of morbidity and mortality worldwide. In this context, artificial intelligence (AI) has emerged as a promising tool for the early diagnosis of such conditions. Objective: To explore scientific evidence published between 2020 and 2025 on the utility of AI in the expedited diagnosis of chronic diseases. Methods: A scoping review was conducted following the methodology outlined in the JBI Manual for Evidence Synthesis. A comprehensive search was performed in PubMed, SciELO, Dialnet, Google Scholar, and Medline, focusing on studies published between 2020 and 2025. Articles in English and Spanish addressing the use of AI in the early diagnosis of chronic diseases were included. Results: A total of 54 studies were selected, most of which applied machine learning and deep learning techniques to conditions such as type 2 diabetes, cardiovascular diseases, and cancer. Key benefits included improved diagnostic accuracy, reduced time to detection, and enhanced capacity to process large datasets. However, limitations were identified, including lack of external validation, data quality concerns, and ethical considerations. Conclusion: AI demonstrates considerable potential as a support tool in the early detection of chronic diseases. Nonetheless, further research is needed to address existing challenges and ensure its safe and effective integration into clinical practice.
dc.format	application/pdf
dc.format.extent	28 Páginas
dc.identifier.citation	1. Peláez Cifuentes D, Borrero Mercado JS. Uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas: Una revisión de alcance. Universidad Santiago de Cali; 2025.
dc.identifier.uri	https://repositorio.usc.edu.co/handle/20.500.12421/8990
dc.language.iso	es
dc.publisher	Universidad Santiago de Cali
dc.publisher.faculty	Facultad de salud
dc.publisher.program	Medicina
dc.pubplace.city	Cali
dc.pubplace.state	Valle del Cauca
dc.rights.acceso	Acceso Abierto
dc.rights.cc	Reconocimiento 4.0 Internacional (CC BY 4.0)
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.source.institution	Universidad Santiago de Cali
dc.source.repository	Repositorio Institucional USC
dc.subject	IA
dc.subject	Diagnóstico precoz
dc.subject	Enfermedades crónicas
dc.subject	Revisión de alcance
dc.subject.keyword	Artificial intelligence
dc.subject.keyword	Early diagnosis
dc.subject.keyword	Chronic diseases
dc.subject.keyword	Scoping review
dc.title	Uso de la inteligencia artificial en el diagnóstico precoz de enfermedades crónicas: Una revisión de alcance.
dc.type	Thesis
dc.type.spa	Monografía