Lunes, 02 de febrero de 2026

IA mejora la detección temprana de enfermedad hepática no diagnosticada

Un algoritmo de IA identifica a pacientes con MASLD en etapas iniciales, según un nuevo estudio

Ciudad de México, 17-11-2024   Patricia Manero

Crédito foto: Sergio F Cara (NotiPress)

Un avance en la detección de enfermedades hepáticas fue presentado en The Liver Meeting, un congreso organizado por la Asociación Estadounidense para el Estudio de las Enfermedades Hepáticas. Investigadores de la Universidad de Washington revelaron que un algoritmo de inteligencia artificial puede identificar de forma precisa la enfermedad hepática esteatósica asociada al metabolismo (MASLD, por sus siglas en inglés) en etapas tempranas mediante el análisis de registros médicos electrónicos.

La Dra. Ariana Stuart, autora principal del estudio y residente del Programa de Residencia de Medicina Interna de la Universidad de Washington, destacó que "una proporción significativa de pacientes que cumplen los criterios de MASLD no reciben un diagnóstico". Este hallazgo subraya la importancia de detectar tempranamente la enfermedad, ya que los retrasos aumentan el riesgo de progresión hacia etapas avanzadas.

El equipo de investigación aplicó el algoritmo en tres instalaciones del Sistema Médico de la Universidad de Washington, analizando imágenes y datos clínicos. De 834 pacientes que cumplían con los criterios de MASLD, solo 137 contaban con un diagnóstico oficial, dejando al 83% de los casos sin identificar. Este porcentaje pone de manifiesto las limitaciones de los métodos tradicionales de diagnóstico.

"La inteligencia artificial no sustituye a los médicos, sino que complementa su trabajo para superar las barreras de la práctica clínica tradicional", explicó Stuart. La MASLD, la forma más común de enfermedad hepática, afecta a aproximadamente 4,5 millones de adultos en Estados Unidos y está asociada con afecciones como obesidad, diabetes tipo 2 y colesterol elevado. Su detección temprana es crucial, ya que las etapas iniciales suelen ser asintomáticas y difíciles de identificar.

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