Uso de inteligencia artificial para la diferenciación entre melanoma y nevo melanocítico atípico Use of artificial intelligence for the differentiation between melanoma and atypical melanocytic nevus.

Resumen

ANTECEDENTES: El melanoma tiene la mayor tasa de mortalidad entre los cánceres de piel, con un incremento anual del 3-5%. Su diferenciación frente a los nevos atípicos es un reto clínico complejo en el que la inteligencia artificial (IA) puede reducir errores y biopsias innecesarias.

Objetivo: Mapear y caracterizar la bibliografía científica acerca del uso de IA en la diferenciación entre melanoma y nevos melanocíticos atípicos.

Metodología: Revisión de alcance (scoping review) siguiendo la guía PRISMA-ScR. Se buscaron artículos originales publicados entre 2015 y 2025 en PubMed, ScienceDirect y Medline. La selección de los estudios se hizo de manera independiente por revisores.

Resultados: Ocho estudios originales se publicaron en el periodo de búsqueda, efectuados en diversos países de Europa, América y Asia. Los estudios usaron, principalmente, imágenes dermatoscópicas y modelos dicotómicos y multiclase basados en técnicas de aprendizaje automático y profundo. Se reportaron amplios intervalos de desempeño diagnóstico, con sensibilidades de, incluso, el 100% y especificidades entre 62.2 y 92.2%. Las principales limitaciones incluyeron sesgo demográfico hacia poblaciones caucásicas, tamaños muestrales reducidos y variabilidad en la calidad de las imágenes.

CONCLUSIONES: La bibliografía sugiere que la IA puede apoyar la detección temprana del melanoma. Sin embargo, persisten brechas relacionadas con la diversidad étnica y la falta de estudios prospectivos en contextos clínicos reales.

PALABRAS CLAVE: Neoplasias cutáneas; melanoma; inteligencia artificial; nevo displásico; diagnóstico diferencial.