Aplicaciones de la IA en neurología y neurocirugía: oportunidades, desafíos y perspectivas futuras
DOI:
https://doi.org/10.70577/34njk124Palabras clave:
inteligencia artificial, neurología, neurocirugía, machine learning, deep learning, neuroimagen, revisión narrativa estructurada.Resumen
Introducción: La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una herramienta innovadora en el ámbito de la medicina, especialmente en neurología y neurocirugía, donde el análisis de grandes volúmenes de datos clínicos y de neuroimagen permite mejorar el diagnóstico, tratamiento y pronóstico de múltiples enfermedades neurológicas.
Objetivo: Analizar las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en neurología y neurocirugía, así como sus beneficios clínicos, limitaciones éticas y perspectivas futuras dentro de las neurociencias modernas.
Metodología: Se realizó una revisión narrativa estructurada bajo el enfoque PRISMA, mediante la búsqueda de artículos científicos en bases de datos como PubMed, Google Scholar y ScienceDirect. Se incluyeron estudios publicados entre 2021 y 2026 relacionados con inteligencia artificial, machine learning, deep learning, neuroimagen y neurocirugía. Tras aplicar criterios de inclusión y exclusión, se seleccionaron 23 artículos para análisis cualitativo y síntesis temática.
Resultados: La evidencia revisada demuestra que la inteligencia artificial mejora significativamente la precisión diagnóstica en enfermedades neurológicas, optimiza el análisis de neuroimágenes, facilita la planificación neuroquirúrgica y permite predecir complicaciones postoperatorias. Además, su aplicación en epilepsia, accidentes cerebrovasculares, tumores cerebrales y trastornos del movimiento ha mostrado beneficios clínicos relevantes. Sin embargo, persisten limitaciones relacionadas con sesgos algorítmicos, privacidad de datos y falta de interpretabilidad de los modelos.
Conclusión: La inteligencia artificial representa una herramienta complementaria de alto impacto en neurología y neurocirugía, con potencial para transformar la práctica clínica. No obstante, su implementación debe realizarse bajo supervisión médica y marcos éticos adecuados para garantizar su uso seguro y responsable.
Descargas
Referencias
Alam, S., Raja, P., & Gulzar, Y. (2022). Investigation of machine learning methods for early prediction of neurodevelopmental disorders in children. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 1–12. https://doi.org/10.1155/2022/5766386 DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5766386
Awuah, W. A., Adebusoye, F. T., Wellington, J., David, L., Salam, A., Weng Yee, A. L., Lansiaux, E., Yarlagadda, R., Garg, T., Abdul-Rahman, T., Kalmanovich, J., Miteu, G. D., Kundu, M., & Mykolaivna, N. I. (2024). Recent outcomes and challenges of artificial intelligence, machine learning, and deep learning in neurosurgery. World Neurosurgery: X, 23(100301), 100301. https://doi.org/10.1016/j.wnsx.2024.100301 DOI: https://doi.org/10.1016/j.wnsx.2024.100301
Bösel, J., Mathur, R., Cheng, L., Varelas, M. S., Hobert, M. A., & Suarez, J. I. (2025). AI and neurology. Neurological Research and Practice, 7(1), 11. https://doi.org/10.1186/s42466-025-00367-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s42466-025-00367-2
Bravo, J., Wali, A. R., Hirshman, B. R., Gopesh, T., Steinberg, J. A., Yan, B., Pannell, J. S., Norbash, A., Friend, J., Khalessi, A. A., & Santiago-Dieppa, D. (2022). Robotics and artificial intelligence in endovascular neurosurgery. Cureus, 14(3), e23662. https://doi.org/10.7759/cureus.23662 DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.23662
Cecconi, M., Greco, M., Shickel, B., Angus, D. C., Bailey, H., Bignami, E., Calandra, T., Celi, L. A., Einav, S., Elbers, P., Ercole, A., Gómez, H., Gong, M. N., Komorowski, M., Liu, V., Park, S., Sarwal, A., Seymour, C. W., Zampieri, F. G., … Bihorac, A. (2025). Implementing artificial Intelligence in critical care medicine: A consensus of 22. Critical Care (London, England), 29(1), 290. https://doi.org/10.1186/s13054-025-05532-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s13054-025-05532-2
Dagi, T. F., Barker, F. G., & Glass, J. (2021). Machine learning and artificial intelligence in neurosurgery: Status, prospects, and challenges: Status, prospects, and challenges. Neurosurgery, 89(2), 133–142. https://doi.org/10.1093/neuros/nyab170 DOI: https://doi.org/10.1093/neuros/nyab170
Iqbal, J., Jahangir, K., Mashkoor, Y., Sultana, N., Mehmood, D., Ashraf, M., Iqbal, A., & Hafeez, M. H. (2022). The future of artificial intelligence in neurosurgery: A narrative review. Surgical Neurology International, 13(536), 536. https://doi.org/10.25259/SNI_877_2022 DOI: https://doi.org/10.25259/SNI_877_2022
Kalani, M., & Anjankar, A. (2024). Revolutionizing neurology: The role of artificial intelligence in advancing diagnosis and treatment. Cureus, 16(6), e61706. https://doi.org/10.7759/cureus.61706 DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.61706
Koryciński, M., Ciecierski, K. A., & Niewiadomska-Szynkiewicz, E. (2025). Decision support systems in neurosurgery: Current applications and future directions. Sensors (Basel, Switzerland), 25(24), 7415. https://doi.org/10.3390/s25247415 DOI: https://doi.org/10.3390/s25247415
Li, W., Gumera, A., Surya, S., Edwards, A., Basiri, F., & Eves, C. (2025). The role of artificial intelligence in diagnostic neurosurgery: a systematic review. Neurosurgical Review, 48(1), 393. https://doi.org/10.1007/s10143-025-03512-2 DOI: https://doi.org/10.1007/s10143-025-03512-2
Mansour, M. A., El-Salamoni, M. A.-F., Zohney, M., Elshaer, A. M., Abdelwahab, M., Aziz, M. M., Ayoub, B., Mostafa, H. N., & El-Samman, A. (2025). Neurosurgery reimagined: How AI is redefining patient care and surgical excellence. Intelligent Surgery, 8, 84–91. https://doi.org/10.1016/j.isurg.2025.06.002 DOI: https://doi.org/10.1016/j.isurg.2025.06.002
Mofatteh, M. (2021). Neurosurgery and artificial intelligence. AIMS Neuroscience, 8(4), 477–495. https://doi.org/10.3934/Neuroscience.2021025 DOI: https://doi.org/10.3934/Neuroscience.2021025
Mohsin Khan, M., Shah, N., Shaikh, N., Thabet, A., Alrabayah, T., & Belkhair, S. (2025). Towards secure and trusted AI in healthcare: A systematic review of emerging innovations and ethical challenges. International Journal of Medical Informatics, 195(105780), 105780. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105780 DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105780
Patel, T., Ibrahim, H. Y., Henna, F., Nasir, F., Hussain, A., Naveed, R., Ur Rehman, A., Zehra Kazmi, S. R., Daishik Patel, B., Anand, N., & Millis, R. M. (2025). A narrative review on artificial intelligence in neurosurgery: ethical challenges and implementation considerations. Annals of Medicine and Surgery (2012), 87(12), 8654–8663. https://doi.org/10.1097/MS9.0000000000004246 DOI: https://doi.org/10.1097/MS9.0000000000004246
Roetzer-Pejrimovsky, T., Amberg, N., Widhalm, G., & Höftberger, R. (2026). AI-based methods in neuropathology for diagnosis and treatment of brain tumors. European Journal of Neurology: The Official Journal of the European Federation of Neurological Societies, 33(3), e70577. https://doi.org/10.1111/ene.70577 DOI: https://doi.org/10.1111/ene.70577
Rončević, A., Koruga, N., Soldo Koruga, A., & Rončević, R. (2025). Artificial intelligence in glioblastoma-transforming diagnosis and treatment. Chinese Neurosurgical Journal, 11(1), 10. https://doi.org/10.1186/s41016-025-00399-2 DOI: https://doi.org/10.1186/s41016-025-00399-2
Rosca, C.-M., & Stancu, A. (2025). A review of neuro-ML breakthroughs in addressing neurological disorders. Applied Sciences (Basel, Switzerland), 15(10), 5442. https://doi.org/10.3390/app15105442 DOI: https://doi.org/10.3390/app15105442
Schonfeld, E., Mordekai, N., Berg, A., Johnstone, T., Shah, A., Shah, V., Haider, G., Marianayagam, N. J., & Veeravagu, A. (2024). Machine learning in neurosurgery: Toward complex inputs, actionable predictions, and generalizable translations. Cureus, 16(1), e51963. https://doi.org/10.7759/cureus.51963 DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.51963
Sugiyama, T., Sugimori, H., Tang, M., & Fujimura, M. (2025). Artificial intelligence for patient safety and surgical education in neurosurgery. JMA Journal, 8(1), 76–85. https://doi.org/10.31662/jmaj.2024-0141 DOI: https://doi.org/10.31662/jmaj.2024-0141
Szmyd, B., Podstawka, M., Wiśniewski, K., Zaczkowski, K., Puzio, T., Tomczyk, A., Wojciechowski, A., Jaskólski, D. J., & Bobeff, E. J. (2025). AI-driven innovations in neuroradiology and neurosurgery: Scoping review of current evidence and future directions. Cancers, 17(16), 2625. https://doi.org/10.3390/cancers17162625 DOI: https://doi.org/10.3390/cancers17162625
Tangsrivimol, J. A., Schonfeld, E., Zhang, M., Veeravagu, A., Smith, T. R., Härtl, R., Lawton, M. T., El-Sherbini, A. H., Prevedello, D. M., Glicksberg, B. S., & Krittanawong, C. (2023). Artificial intelligence in neurosurgery: A state-of-the-art review from past to future. Diagnostics (Basel, Switzerland), 13(14), 2429. https://doi.org/10.3390/diagnostics13142429 DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13142429
Trasca, D.-M., Dorin, P. I., Carmen, S., Varut, R.-M., Singer, C. E., Radivojevic, K., & Stoica, G. A. (2025). Artificial intelligence in biomedicine: A systematic review from nanomedicine to neurology and hepatology. Pharmaceutics, 17(12), 1564. https://doi.org/10.3390/pharmaceutics17121564 DOI: https://doi.org/10.3390/pharmaceutics17121564
Wang, R., Bashyam, V., Yang, Z., Yu, F., Tassopoulou, V., Chintapalli, S. S., Skampardoni, I., Sreepada, L. P., Sahoo, D., Nikita, K., Abdulkadir, A., Wen, J., & Davatzikos, C. (2023). Applications of generative adversarial networks in neuroimaging and clinical neuroscience. NeuroImage, 269(119898), 119898. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.119898 DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2023.119898
Li Y, Zhang H, Wang X, et al. Artificial Intelligence–Driven Radiomics and Molecular Prediction in Glioma: Current Applications and Future Perspectives. Frontiers in Oncology. 2025;15:1452789. doi:10.3389/fonc.2025.1452789
Descargas
Publicado
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Jimmy Fernando Yaguana Torres, Jorge Anoceto Millán, Víctor José Barrera Avendaño, George William Rodríguez Correa, Dana Milena Mosquera Calderón (Autor/a)
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
