Inteligencia artificial en el diagnóstico citológico: revisión narrativa de las aplicaciones actuales, desafíos y perspectivas futuras

Resumen

Antecedentes:
La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el diagnóstico citológico mediante el análisis automatizado de imágenes, una mayor sensibilidad y especificidad, y la mejora de la eficiencia del flujo de trabajo en programas de cribado, especialmente para el cáncer de cérvix.

Objetivo:
Ofrecer una visión narrativa de las aplicaciones actuales de la IA en citología, con énfasis en el rendimiento diagnóstico, las limitaciones técnicas y las implicaciones para el laboratorio.

Métodos:
Se realizó una revisión bibliográfica en PubMed, Scopus y Google Scholar, centrándose en publicaciones de 2020–2024 con palabras clave como inteligencia artificial, citología, anatomía patológica digital y aprendizaje profundo. Se sintetizaron los estudios seleccionados para destacar implementaciones en el mundo real.

Resultados:
Las herramientas de IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo, han mostrado una mejor detección de morfología celular anómala, una reducción de la variabilidad entre observadores y resultados diagnósticos más consistentes. La mayor parte de la evidencia se centra en citología cervical. Los retos pendientes incluyen la calidad de los conjuntos de datos, los sesgos algorítmicos, las lagunas regulatorias y la necesidad de formación específica para el personal de citopatología.

Conclusión:
La IA ofrece avances prometedores en el diagnóstico citológico, pero requiere validación, estandarización y adaptación de los equipos profesionales. La investigación interdisciplinar y la colaboración futura son esenciales para integrar estas tecnologías de forma segura y ética en la práctica rutinaria.