Serie de investigaciones realizadas en colaboración con la Universidad de Utah para evaluar la calidad de reporte de estudios publicados relacionados que desarrollan algoritmos de Inteligencia Artificial (IA) para el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de cáncer.
- Metodología: Se realizaron revisiones sistemáticas enfocadas en estudios publicados en revistas de alta relevancia y se emplearon herramientas validadas (checklist) para el proceso de evaluación.
- Resultado Principal: Se encontró que una proporción importante de los estudios evaluados presentaban limitaciones en el reporte de aspectos esenciales en el desarrollo y uso de estos algoritmos, dificultando que posteriormente se pueda comprobar o replicar su desempeño en otros escenarios.
Detalles de Clasificación y Estado
- Tag / Categoría: Inteligencia Artificial / Cáncer
- Estado: Proyecto publicado
- Fuente de financiamiento: Universidad de Utah
Producción Científica
| Estudio/Artículo Involucrado | Colaboradores | Estado (Publicación) | Revista Científica | Enlace de la Publicación |
| Exploración de sesgos de la inteligencia artificial en modelos predictivos para el diagnóstico del cáncer. | Departamento de Informática Biomédica, Universidad de Utah | Proyecto publicado | Cancers | https://doi.org/10.3390/cancers17030407 |
| Calidad metodológica y de reporte de los estudios de aprendizaje automático sobre diagnóstico, tratamiento y pronóstico del cáncer. | Departamento de Informática Biomédica, Universidad de Utah | Proyecto publicado | Frontiers Oncolgy | https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1555247 |
Colaboradores
- Departamento de Informática Biomédica, Universidad de Utah