Uso de Inteligencia Artificial en Neuroimagen: Revisión Sistemática del Impacto en Diagnóstico Temprano y Predicción de Desenlaces en Enfermedades Neurodegenerativas
Bibliographic record
Abstract
La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado como herramienta clave para el análisis avanzado de neuroimagen en enfermedades neurodegenerativas (END). Esta revisión sistemática reúne la evidencia reciente (2019–2025) sobre IA aplicada a resonancia magnética (MRI), tomografía por emisión de positrones (PET), tomografía de coherencia óptica (OCT) y electroencefalografía (EEG). Se realizó una búsqueda en PubMed, Scopus y Web of Science bajo PRISMA 2020. Se identificaron 1,243 estudios y 62 fueron incluidos tras evaluar criterios y calidad metodológica mediante Newcastle–Ottawa Scale, QUADAS-2 y PROBAST-AI. Los hallazgos muestran que, en Alzheimer y deterioro cognitivo leve, los modelos de deep learning basados en MRI y PET alcanzan AUC entre 0.90–0.94, facilitando la detección temprana y la predicción de conversión a demencia. En Parkinson, la IA logró precisiones superiores al 80 % para diferenciar la enfermedad idiopática de parkinsonismos atípicos y permitió identificar biomarcadores multimodales predictivos. En esclerosis múltiple, las redes neuronales convolucionales (CNN) y el análisis retiniano mostraron alta precisión para segmentar lesiones y estimar progresión y discapacidad. En esclerosis lateral amiotrófica, los modelos de machine learning superaron el rendimiento de predicción clínica tradicional. Persisten desafíos importantes: tamaños muestrales pequeños, heterogeneidad metodológica, falta de validación externa y escasa estandarización de protocolos e indicadores. En conjunto, la IA aplicada a neuroimagen representa una vía prometedora hacia un diagnóstico neurológico más temprano, preciso y personalizado; sin embargo, su adopción clínica requiere validaciones multicéntricas, protocolos reproducibles y marcos éticos robustos
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.082 | 0.153 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.004 | 0.006 |
| Bibliometrics | 0.010 | 0.006 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.004 |
| Open science | 0.003 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".