Precisión diagnóstica comparativa de inteligencia artificial (IA) y los radiólogos en la detección de nódulos pulmonares subsólidos por tomografía computarizada de toráx: revisión sistemática

Comparative diagnostic accuracy of artificial intelligence (AI) and radiologists in the detection of subsolid pulmonary nodules by chest computed tomography: a systematic review

Resumen

Los nódulos pulmonares subsólidos, incluidos los nódulos en vidrio esmerilado puro y parcialmente sólidos, representan un reto diagnóstico por su asociación con el espectro del adenocarcinoma pulmonar y la variabilidad interobservador en tomografía computarizada. Comparar la precisión diagnóstica de los sistemas de inteligencia artificial frente a la evaluación de radiólogos en la detección y caracterización de nódulos pulmonares subsólidos en tomografía computarizada de tórax. Se realizó una revisión sistemática de estudios de precisión diagnóstica conforme a PRISMA-DTA 2020. Se consultaron PubMed/MEDLINE, Embase, Web of Science, ScienceDirect y Google Scholar para publicaciones entre enero de 2020 y diciembre de 2025. Se incluyeron estudios que compararon inteligencia artificial y radiólogos frente a histopatología, consenso experto o seguimiento clínico-radiológico. La calidad metodológica se evaluó mediante QUADAS-2. Se incluyeron 18 estudios, con 5.447 pacientes y 6.234 nódulos subsólidos. La inteligencia artificial alcanzó sensibilidad agrupada de 87,3%, especificidad de 85,6% y AUC de 0,91, frente a 81,4%, 82,1% y 0,85 para los radiólogos, respectivamente. La mayor ventaja se observó en nódulos en vidrio esmerilado puro y lesiones menores de 6 mm. La inteligencia artificial mostró mayor precisión diagnóstica que la evaluación radiológica convencional, especialmente en lesiones pequeñas, y debe considerarse una herramienta complementaria al radiólogo.