Revisiones
Inteligencia artificial en trauma vascular periférico: una revisión y perspectivas
Daniela Arbeláez Lelión, Mateo Murcia Ramos, Samuel Sagado Uribe, Laura Uribe González, Maria Adriana Serrano Gamboa
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El trauma vascular periférico representa una causa importante de morbilidad, de amputación y de mortalidad en contextos de trauma mayor. Las herramientas tradicionales, como la angiografía y las escalas clínicas, presentan limitaciones para identificar lesiones viables o tomar decisiones quirúrgicas oportunas. Esta revisión describe críticamente las aplicaciones actuales de la inteligencia artificial en el diagnóstico por imagen, la predicción de complicaciones y el apoyo en la toma de decisiones en trauma vascular periférico. Se identificaron modelos basados en redes neuronales, árboles de decisión y algoritmos de aprendizaje profundo que han demostrado desempeños superiores a los métodos convencionales en sensibilidad, especificidad y valor predictivo. Además, se exploró su uso potencial en segmentación automática, estratificación de riesgo y alertas clínicas. A pesar de estos avances, persisten barreras en cuanto a su validación externa, su explicación y su aplicabilidad en sistemas de salud de países en desarrollo. Se concluye que la inteligencia artificial constituye una herramienta prometedora en cirugía vascular traumática, cuyo impacto dependerá de su integración clínica, validación ética y entrenamiento con datos regionales.
Palabras Clave: Inteligencia artificial. Aprendizaje automático. Traumatismos del sistema vascular. Amputación. Valor predictivo de las pruebas.
DOI: 10.1016/j.jvs.2023.03.310
DOI: 10.1016/j.jvsvi.2025.100268
DOI: 10.3389/fsurg.2023.1266399
DOI: 10.1007/s00270-021-03044-4
DOI: 10.3390/biomimetics9080465
DOI: 10.1016/j.jvs.2025.03.198
DOI: 10.1177/20552076231205736
DOI: 10.1016/j.jamcollsurg.2020.09.014
DOI: 10.12997/jla.2021.10.3.282
DOI: 10.1002/emp2.13251
DOI: 10.2147/MDER.S467146
DOI: 10.1093/icvts/ivae192
DOI: 10.1038/s41746-021-00552-y
DOI: 10.3389/fsurg.2023.1266399
DOI: 10.1109/ICASSP.2019.8683813
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