Inteligencia artificial y el diagnóstico de enfermedades tiroideas: revisión sistemática y metaanálisis - Infante Amorós, Adalberto Luis; Zayas Puig, Sergio Enrique; Rodríguez Martínez, Kenia; Gómez Díaz, Leydis (Revista Cubana de Medicina, 2026)
Introducción: El diagnóstico preciso de las enfermedades tiroideas es esencial para un manejo clínico efectivo. La inteligencia artificial ha emergido como una herramienta prometedora para mejorar la precisión diagnóstica. Objetivo: Evaluar la evidencia actual sobre el rendimiento de los algoritmos de la inteligencia artificial en el diagnóstico de patologías tiroideas. Métodos: Se realizó una revisión sistemática y metanálisis de estudios publicados entre 2018 y 2024, identificados en PubMed, Scopus y Web of Science. Se incluyeron estudios que evaluaron la precisión diagnóstica de modelos de la inteligencia artificial en enfermedades tiroideas, se utilizaron los criterios QUADAS-2 para la evaluación de la calidad. Los datos se analizaron mediante modelos de efectos aleatorios en R. Resultados: Se incluyeron 18 estudios (n = 12 430 pacientes). La precisión global de la la inteligencia artificial fue de 92,3 % (IC 95 %: 89,5-94,7), con sensibilidad de- 88,1 % (IC 95 %: 84,2-91,4) y especificidad de 94,6 % (IC 95 %: 91,8-96,7). Los modelos basados en redes neuronales convolucionales mostraron un AUC de 0,96 en la clasificación de nódulos tiroideos. La heterogeneidad entre estudios fue moderada (I² = 67 %). Conclusiones: La inteligencia artificial demuestra el alto potencial para mejorar el diagnóstico tiroideo, aunque se requiere estudios prospectivos para validar su aplicabilidad clínica.