Objetivos:

analizar el impacto de la inteligencia artificial en el abordaje integral del cáncer pulmonar, evaluando sus aplicaciones diagnósticas, terapéuticas y pronósticas, así como las barreras para su implementación clínica en el periodo 2021-2025.

Métodos:

se realizó una revisión narrativa sobre estudios basados en el uso de algoritmos aplicados a la prevención personalizada, el cribado automatizado, el diagnóstico de precisión y la estratificación pronóstica individualizada.

Resultados:

se identificaron beneficios potenciales como mayor sensibilidad en detección temprana y optimización de decisiones terapéuticas, junto con limitaciones asociadas a opacidad algorítmica, sesgos en datos, falta de validación robusta e inequidad en el acceso.

Conclusiones:

la integración de inteligencia artificial en oncología torácica requiere combinar juicio clínico, capacidad computacional y gobernanza ética para lograr un impacto equitativo y sostenible.

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