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Título simulado: Avances en el uso de Inteligencia Artificial para el diagnóstico temprano del Alzheimer: Una revisión de la literatura.

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Título simulado: Avances en el uso de Inteligencia Artificial para el diagnóstico temprano del Alzheimer: Una revisión de la literatura.

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[INTRODUCCIÓN Y OBJETIVO] El aumento global de casos de Alzheimer ha intensificado la búsqueda de herramientas de diagnóstico temprano. En los últimos años, la Inteligencia Artificial (IA) ha emergido como una tecnología clave en este ámbito. El objetivo de este artículo es revisar y sintetizar la literatura científica reciente sobre la efectividad de los algoritmos de IA en la detección precoz de esta enfermedad.

[METODOLOGÍA] Se realizó una revisión sistemática de la literatura publicada entre 2020 y 2026 en las bases de datos PubMed, Scopus y IEEE Xplore. Utilizando palabras clave como "Alzheimer", "Artificial Intelligence" y "Early Diagnosis", se identificaron inicialmente 320 artículos, de los cuales 45 cumplieron con los criterios de inclusión tras evaluar su calidad metodológica y relevancia.

[RESULTADOS Y DISCUSIÓN] Los resultados muestran que las Redes Neuronales Convolucionales (CNN) aplicadas a resonancias magnéticas son los modelos más utilizados y precisos, alcanzando tasas de especificidad superiores al 92%. Sin embargo, la revisión revela que la mayoría de los estudios enfrentan desafíos de "caja negra" (falta de explicabilidad del algoritmo) y una marcada escasez de validación clínica en entornos médicos reales.

[CONCLUSIÓN] Se concluye que, si bien la IA ofrece un potencial revolucionario para el diagnóstico del Alzheimer, su implementación clínica masiva depende de superar las barreras de

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PALABRAS CLAVE: Ataques, Sector bancario, Aprendizaje automático, Malware