Limitaciones en la mejora de calidad de imágenes en tomografía computarizada (TC) Y resonancia magnética (RM) por la subutilización de algoritmos de optimización basados en inteligencia artificial (IA)

Abstract

La inteligencia artificial (IA) ha transformado significativamente el campo de la imagenología médica, especialmente en modalidades como la tomografía computarizada (TC) y la resonancia magnética (RM). Esta investigación, de tipo documental y enfoque cualitativo, analiza las causas y consecuencias de la limitada efectividad en la calidad de imagen, atribuida a la ineficiente aplicación de algoritmos de optimización basada en IA. A través de la revisión sistemática de literatura científica, se identificaron los principales algoritmos utilizados, como U-Net, GANs y técnicas evaluativas, así como las barreras técnicas, éticas, operativas y administrativas que dificultan su implementación en entonos clínicos reales. Se evaluó también la efectividad de dichos algoritmos mediante parámetros como SNR, PSNR y SSIM, evidenciando mejoras significativas en la calidad técnica de imagen, aunque aún con escasa validación clínica. Finalmente, se proponen estrategias para una integración ética, segura y eficaz de la IA en el procesamiento de imágenes médicas en el contexto colombiano, resaltando la implementación de la capacitación profesional, en desarrollo normativo y la colaboración interdisciplinaria.