PAPEL DE LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN LA DETECCIÓN AUTOMÁTICA DE MALFORMACIONES FETALES POR ULTRASONOGRAFÍA

Resumen

La ultrasonografía morfológica sigue siendo el principal instrumento de cribado de malformaciones fetales, con una sensibilidad que varía ampliamente según la experiencia del examinador y la calidad de la adquisición. Esta revisión narrativa crítica examina el papel de los sistemas de inteligencia artificial en la detección automática de anomalías fetales por ultrasonografía, separando lo que ya se ha demostrado en validación clínica de lo que permanece como promesa técnica. La búsqueda se realizó en 2026 en PubMed/MEDLINE, complementada con el rastreo de las listas de referencias y la consulta de documentos regulatorios oficiales. El análisis recorre la cadena diagnóstica: adquisición y control de calidad de la imagen, desempeño por territorio anatómico, efecto de la asistencia sobre el examinador, generalización y condiciones de incorporación. Algunos modelos alcanzan, en tareas circunscritas y sobre todo en el cribado cardíaco y neurosonográfico, una exactitud cercana a la de los especialistas, y elevan el desempeño de los operadores menos experimentados; la heterogeneidad entre estudios, los comparadores humanos reducidos y la validación externa insuficiente impiden generalizar ese desempeño. Persisten la dependencia de la calidad de la imagen, la escasez de validación externa prospectiva y el riesgo de deferencia ante sugerencias incorrectas. La ganancia plausible es de estandarización y de rescate de casos perdidos por fallas de adquisición, no de sustitución del examinador.