Análisis de aplicaciones y metodologías de inteligencia artificial para el diagnóstico médico: un enfoque en hipertensión arterial y diabetes en América Latina

Abstract

La presente monografía realiza un análisis exhaustivo de la literatura científica sobre la aplicación de la Inteligencia Artificial (IA) y el Machine Learning (ML) en el diagnóstico y predicción de la hipertensión arterial y la diabetes. El trabajo se enmarca en la crisis de salud pública que estas enfermedades crónicas representan en las Américas y específicamente en Colombia, donde constituyen una de las principales causas de mortalidad y existe un subregistro diagnóstico que podría alcanzar el 50%. La investigación parte de una doble problemática fundamental; por un lado, la existencia de modelos de IA/ML que demuestran altas tasas de precisión predictiva (superiores al 90% en algunos casos) y, por otro, las enormes brechas en la detección y manejo de estas patologías en el sistema de salud real. La justificación de este estudio radica en la necesidad de resumir y organizar el conocimiento dividido para comprender el verdadero potencial y los obstáculos de estas tecnologías en contextos como el colombiano. Con el objetivo de analizar las metodologías existentes, esta monografía identifica los principales algoritmos predictivos, evalúa su desempeño documentado y esquematiza los desafíos técnicos, éticos y de infraestructura que limitan su implementación. Se centrará en las teorías del aprendizaje automático, las arquitecturas de Deep Learning y los conceptos de Salud Digital que sustentan las soluciones analizadas. De igual manera, el presente documento se basa en una revisión sistemática de la literatura. El propósito de este trabajo no es diseñar una aplicación, sino ofrecer una guía estructurada que permita a otros estudiantes o desarrolladores aplicar los conocimientos aquí recopilados en futuros proyectos reales. Esta monografía ofrece una base teórica y metodológica para orientar futuras investigaciones y el diseño de políticas de salud digital. Los hallazgos muestran que, aunque los modelos de IA presentan alto potencial en la detección temprana de diabetes e hipertensión, su aplicación práctica en Colombia requiere superar limitaciones técnicas, éticas y de infraestructura.