La inteligencia artificial en el diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Revisión

Antecedentes: Las malformaciones craneofaciales son alteraciones embriológicas que afectan las estructuras de cara y cráneo, actualmente son diagnosticadas mediante métodos clínicos, imagenológicos, y mapeos genéticos; este tipo de pruebas pueden ser muy costosas, de difícil acceso y no ser tan certeras. En la actualidad se están desarrollando softwares basados en inteligencia artificial que permiten agilizar el proceso de diagnóstico, pronóstico y tratamiento de estas malformaciones además estas herramientas podrían ser más económicas y fáciles de operar. Objetivo: A partir de la evidencia científica, establecer el estado de desarrollo de softwares con inteligencia artificial (IA) para el diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Metodología: Para esta revisión se realizó una búsqueda sistemática de artículos científicos en las bases de datos PubMed y Google Scholar, se seleccionaron artículos en inglés, que dieran respuesta a los objetivos planteados en esta revisión, se realizó una búsqueda por cada una de las tres temáticas: 1) Inteligencia Artificial- generalidades. 2) IA en medicina. 3) IA para diagnóstico de malformaciones craneofaciales. Resultados: Se seleccionaron 83 artículos en total; 14 para la temática 1, 41 para la temática 2 y 28 para la temática 3. Posteriormente se realizó la extracción de datos utilizando fichas bibliográficas con criterios de extracción específicos para cada temática, usando una sola ficha por artículo y a partir de esta información se estructuró la revisión final siguiendo los parámetros de redacción científica establecidos en las directrices de Asociación Europea de Editores Científicos (EASE). Conclusiones: La IA es un campo en desarrollo que muestra resultados prometedores para agilizar, facilitar y economizar, el diagnóstico, pronóstico y tratamiento, en los diferentes campos de la medicina. En la actualidad se han desarrollado diversas herramientas de este tipo, para apoyar el diagnóstico de múltiples malformaciones craneofaciales y síndromes asociados. Sin embargo, aún falta avanzar más en este terreno, solucionando las fallas de los softwares y alimentando las bases de datos.

• Autores: Gómez Fonseca, Valentina; Romero Lagos, Paula Camila; Palacios Yucci, Victoria Helena
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2020
• Institución: Universidad El Bosque
• Repositorio: Repositorio U. El Bosque
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.unbosque.edu.co:20.500.12495/8412
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/20.500.12495/8412
• Palabra clave: Anomalías faciales; Reconocimiento facial; Inteligencia artificial; Software y diagnóstico; Facial anomalies; Facial recognition; Artificial intelligence; Software and diagnosis; WU 100
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional