(Escuela de Posgrado FRBA, 2025-06-26) Chiang, María de los Angeles
La depresión representa un problema prioritario de salud pública por su elevada prevalencia, su impacto debilitante y su crecimiento sostenido a nivel global. Ante dicha realidad, la Inteligencia Artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora en el ámbito clínico, particularmente a través de su integración en los sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas (CDSS, por sus siglas en inglés).
El objetivo del presente final es analizar el estado actual del uso de CDSS basados en IA aplicados al abordaje de la depresión, destacando sus beneficios, limitaciones y desafíos, con el objetivo de aportar conocimiento riguroso que oriente futuros desarrollos tecnológicos y clínicos. Para ello, se realiza una revisión sistemática de estudios primarios publicados entre 2015 y 2024, disponibles en inglés, a través de las bases de datos IEEE Xplore, ScienceDirect, PubMed y SpringerLink.
Como resultado, se seleccionan quince estudios que cumplen con los criterios de inclusión, los cuales abordan diferentes enfoques en la aplicación de IA en CDSS, tales como la selección de tratamientos, la predicción de riesgos y el apoyo en la evaluación clínica. En general, los resultados muestran un alto potencial de dichas herramientas para complementar la toma de decisiones médicas, aunque también revelan limitaciones comunes, como el uso de muestras pequeñas, la falta de diversidad en los datos y la escasa validación en entornos clínicos reales.
Pese a tales desafíos, la evidencia encontrada indica que los CDSS con IA podrían mejorar la precisión, eficiencia y personalización del tratamiento de la depresión. Además, se destaca la necesidad de seguir investigando, con estudios más amplios, diversos y orientados a la práctica clínica, que permitan fortalecer su adopción futura.
