Terapias dirigidas por inteligencia artificial en la predicción y manejo de arritmias ventriculares: una revisión sistemática

Abstract

El objetivo de esta revisión sistemática fue analizar el papel de las terapias dirigidas por inteligencia artificial (IA) en la predicción y el manejo de las arritmias ventriculares, explorando su efectividad clínica, precisión diagnóstica y los desafíos éticos asociados. La metodología se basó en la guía PRISMA, incluyendo la búsqueda de literatura científica en bases de datos como PubMed, Scopus, ScienceDirect y IEEE Xplore, seleccionando 25 estudios publicados entre 2018 y 2024. Se aplicaron criterios de inclusión y exclusión rigurosos, y se analizaron los datos mediante tres categorías analíticas: algoritmos de predicción, intervención clínica y dilemas éticos.Los hallazgos revelan que los algoritmos de aprendizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN) y recurrentes (RNN), han mostrado una alta precisión en la detección precoz de arritmias ventriculares, superando en muchos casos a métodos tradicionales. Las intervenciones clínicas basadas en IA han optimizado la toma de decisiones en tiempo real, mejorando los resultados en pacientes de alto riesgo. No obstante, se identificaron desafíos éticos relacionados con la transparencia algorítmica, la responsabilidad clínica y la equidad en el acceso a estas tecnologías. Se concluye que la IA representa una herramienta transformadora, aunque requiere una implementación ética y regulada para su adopción efectiva en la práctica médica.

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