IA en reumatología: Aplicaciones clínicas actuales y consideraciones prácticas

Introducción: La inteligencia artificial (IA) es definida como la capacidad de máquinas para simular la inteligencia humana. En la reumatología, la IA brinda la oportunidad de optimizar las decisiones clínicas y la posibilidad de brindar un servicio personalizado. Metodología: Se realizó una revisión en Google Scholar, Scopus y PubMed, abarcando 60 publicaciones desde 2007 hasta marzo de 2026, que fueron revisadas por al menos 2 de los investigadores. Se incluyeron estudios que analizan el uso de IA en reumatología para el diagnóstico por imágenes, la selección terapéutica y la evolución de la enfermedad. Las palabras de búsqueda incluyeron "reumatología", "IA", "inteligencia artificial", "enfermedades reumatológicas" y "aprendizaje automático". Resultados: En el campo de la imagenología, los modelos de aprendizaje profundo han logrado detectar y cuantificar hallazgos inflamatorios y estructurales en radiografía, ultrasonido y resonancia magnética. También han sido útiles para la estratificación de riesgo y el pronóstico mediante el análisis de datos clínicos, serológicos y multiómicos, identificando la probabilidad de progresión o exacerbaciones. También ha demostrado potencial para la selección terapéutica, al predecir la respuesta a biológicos mediante el análisis integrado de biomarcadores y variables clínicas. Sin embargo, existen limitaciones, tanto por los sesgos de los modelos como por las consideraciones éticas. Conclusión: La IA puede ayudar a mejorar el diagnóstico, el pronóstico y la elección de los tratamientos en reumatología. Sin embargo, para garantizar su implementación segura, ética y clínicamente efectiva, se necesitan estudios a mayor escala y marcos regulatorios claros.