RT info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
T1 Debilidades y fortalezas del uso de inteligencia artificial para el diagnóstico precoz de enfermedades raras. Una revisión bibliográfica
A1 Bestard Cassinello, Ana
A2 Universidad de Valladolid. Facultad de Medicina
K1 Enfermedades - Diagnóstico
K1 Inteligencia artificial
K1 Inteligencia Artificial
K1 Aprendizaje Profundo
K1 Aprendizaje Automático
K1 Enfermedades Raras
K1 Ética
K1 1203.04 Inteligencia Artificial
AB Las enfermedades raras suponen más de 400 millones de casos en el mundo. El interésen mejorar su diagnóstico no ha dejado de aumentar desde los años 90, momento enque empezaron a ganar peso para la salud pública. Actualmente, la Inteligencia Artificial(IA) ofrece una alternativa viable para conseguir un salto cualitativo en los diagnósticos,gracias al análisis de datos masivos guiado por el aprendizaje automático.El objetivo general de este trabajo es analizar la posible aplicación de la IA en estecampo y la limitación que supone la reducida disponibilidad de datos, haciendo énfasisen los beneficios potenciales del diagnóstico precoz y las consideraciones éticas quesupone la llegada de la IA a la ciencia médica.Tras realizar una búsqueda bibliográfica en PubMed, Cochrane y Ovid, la selección finalconsistió en 27 artículos. Se priorizó que fueran recientes, de 2020 en adelante, y deprimer cuartil. También se revisó la Legislación Europea sobre IA.Esta revisión ha permitido comprobar que IA puede mejorar el diagnóstico deenfermedades raras, reduciendo tiempos y aumentando la precisión, aunque enfrentadesafíos relacionados con la disponibilidad y calidad de datos, así como sesgos deselección, problemas de interpretabilidad y necesidad de regulación.
YR 2025
FD 2025
LK https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78832
UL https://uvadoc.uva.es/handle/10324/78832
LA spa
DS UVaDOC
RD 16-nov-2025