INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA CITOMETRÍA DE FLUJO PARA EL DIAGNÓSTICO DE LA LEUCEMIA MIELOIDE AGUDA: DESEMPEÑO DIAGNÓSTICO, TIEMPO DE ANÁLISIS Y VIABILIDAD CLÍNICA

Resumen

La leucemia mieloide aguda (LMA) es una neoplasia clonal agresiva, cuya incidencia aumenta con el envejecimiento de la población y cuyo diagnóstico depende de la interpretación especializada de la citometría de flujo. Este estudio tuvo como objetivo analizar el desempeño de modelos de inteligencia artificial (IA) aplicados al análisis automatizado de la citometría de flujo en el diagnóstico de la LMA, considerando la exactitud, el tiempo de procesamiento y la viabilidad de implementación. Se trata de una revisión narrativa, estructurada según la escala SANRA, con búsquedas en las bases PubMed y LILACS en marzo y julio de 2026, que incluyó cinco estudios originales publicados entre 2018 y 2026. Las muestras variaron de 200 a 5.333 e incluyeron comparaciones con condiciones no neoplásicas, individuos sanos y otras leucemias agudas. Los algoritmos analizaron las muestras en 7 a 84 segundos, frente a 15,6 a 20 minutos del hematólogo, y alcanzaron una especificidad del 99,79% y una precisión del 92,31% en la detección de la LMA en muestras de buena calidad, además de una exactitud del 90% en la detección de la enfermedad residual mínima. La IA es un apoyo de alto desempeño que no sustituye al especialista, y su adopción en Brasil requiere validación local, sobre todo en el sistema público.