[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