Evaluación de conocimiento y percepción sobre Inteligencia Artificial en el tamizaje de cáncer cervicouterino

Autores/as

  • Ariel Sebastián Jurado-Navas Universidad Regional Autónoma de los Andes, Ecuador
  • María Ilusión Solís Sánchez Universidad Regional Autónoma de los Andes (UNIANDES)
  • Nancy Yolanda Urbina-Romo Universidad Regional Autónoma de los Andes (UNIANDES)

Palabras clave:

INTELIGENCIA ARTIFICIAL, NEOPLASIAS DEL CUELLO UTERINO, SALUD PÚBLICA., TAMIZAJE MASIVO, DETECCIÓN PRECOZ DEL CÁNCER

Resumen

Introducción: El cáncer cervicouterino es una de las principales causas de mortalidad ginecológica en países en desarrollo. La inteligencia artificial (IA) ha emergido como una tecnología prometedora para el tamizaje y diagnóstico precoz, con el potencial de mejorar la precisión y optimizar los recursos del sistema de salud.

Objetivo: Determinar el nivel de conocimiento y la percepción sobre el uso de la inteligencia artificial para el tamizaje de cáncer cervicouterino en el personal de salud de Panzaleo y Salcedo, Ecuador.

Métodos: Se realizó un estudio descriptivo y transversal. Se aplicó un cuestionario estructurado a 90 profesionales de la salud, seleccionados de una población de 105. Se analizaron las frecuencias de respuesta sobre métodos de detección, beneficios de la IA y conocimiento de herramientas específicas.

Resultados: El 55,56 % de los encuestados consideró que la principal contribución de la IA es "mejorar la precisión del diagnóstico". Sin embargo, solo un 40,00 % afirmó conocer herramientas específicas de IA, mientras que una mayoría del 60,00 % expresó incertidumbre o desconocimiento. Para garantizar la efectividad de la IA, el 50,00 % consideró esencial el "monitoreo continuo de su funcionalidad y margen de error".

Conclusiones: El personal de salud presenta una percepción dual: valora el potencial teórico de la IA para mejorar la precisión, pero posee un conocimiento práctico limitado sobre su aplicación. La futura adopción de estas tecnologías está condicionada a la supervisión constante de su rendimiento. Se identifica una brecha crítica entre la percepción positiva y la capacitación real, siendo esta última el factor clave para una integración exitosa.

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Citas

Sung H, Ferlay J, Siegel RL, Laversanne M, Soerjomataram I, Jemal A, et al. Global Cancer Statistics 2020: GLOBOCAN Estimates of Incidence and Mortality Worldwide for 36 Cancers in 185 Countries. CA Cancer J Clin. [revista en internet]. 2021 [citado 2 de mayo 2025]; 71(3): 209-49. Disponible en: https://doi.org/10.3322/caac.21660.

Arbyn M, Weiderpass E, Bruni L, de Sanjosé S, Saraiya M, Ferlay J, et al. Estimates of incidence and mortality of cervical cancer in 2018: a worldwide analysis. Lancet Glob Health [revista en internet]. 2020 [citado 2 de mayo 2025]; 8(2): 191-203. Disponible en: https://www.thelancet.com/journals/langlo/article/PIIS2214-109X(19)30482-6/fulltext.

Sotalin Nivela E, Calvopiña Del Castillo JS, Llerena Gómez CA. Incidencia del cáncer de cuello uterino en mujeres adultas jóvenes: nivel de conocimientos para su prevención. Revista Finlay [revista en internet]. 2023 [citado 3 de mayo 2025]; 13(3): 116-26. Disponible en: https://revfinlay.sld.cu/index.php/finlay/article/view/1301.

Sawaya GF, Smith-McCune K, Kuppermann M. Cervical Cancer Screening: More Choices in 2019. JAMA [revista en internet]. 2019 [citado 4 de mayo 2025; 321(20): 2018-19. Disponible en: https://doi.org/10.1001/jama.2019.4595.

Vega Crespo BJ, Neira Molina VA, Flores Salinas MA, Guerra Astudillo GM, Mora Bravo LV, Ortiz Segarra JI. Minireview: Situación actual del cáncer de cuello uterino en Ecuador, 2019. Revista Medica HJCA [revista en internet]. 2020 [citado 4 de mayo 2025]; 12(3): 205-11. Disponible en: https://revistamedicahjca.iess.gob.ec/ojs/index.php/HJCA/article/view/636.

Guerrero Lapo GE, Encalada Campos GE, Arias Montero IG, Caranqui Encalada JD, Mejía Quizhpi JA. Mortalidad del cáncer de cuello uterino en mujeres de 20 a 50 años en el Ecuador. Salud y Bienestar Colectivo [revista en internet]. 2021 [citado 4 de mayo 2025]; 5(2): 1-14. Disponible en: https://search.bvsalud.org/gim/resource/ru/biblio-1366902?lang=es.

Basu P, Meheus F, Chami Y, Hariprasad R, Zhao F, Sankaranarayanan R. Management algorithms for cervical cancer screening and precancer treatment for resource-limited settings. Int J Gynaecol Obstet. [revista en internet]. 2017 [citado 5 de mayo 2025]; 138(Supl1):26-32. Disponible en: https://doi.org/10.1002/ijgo.12183.

Hou X, Shen G, Zhou L, Li Y, Wang T, Ma X. Artificial intelligence in cervical cancer screening and diagnosis. Front Oncol. [revista en internet] 2022 [citado 10 de mayo 2025]; 12(2017). Disponible en: https://doi.org/10.3389/fonc.2022.851367.

Khare SK, Blanes-Vidal V, Booth BB, Petersen LK, Nadimi ES. A systematic review and research recommendations on artificial intelligence for automated cervical cancer detection. Wiley Interdiscip Rev Data Min Knowl Discov. [revista en internet] 2024 [citado 10 de mayo 2025]; 14(6). Disponible en: https://doi.org/10.1002/widm.1550?urlappend=%3Futm_source%3Dresearchgate.net%26utm_medium%3Darticle.

Liu L, Liu J, Su Q, Chu Y, Xia H, Xu R. Performance of artificial intelligence for diagnosing cervical intraepithelial neoplasia and cervical cancer: a systematic review and meta-analysis. EClinicalMedicine [revista en internet]. 2025 [citado 11 de mayo 2025]; 80(2024). Disponible en: https://doi.org/10.1016/j.eclinm.2024.102992.

Medina Ruiz L, Chahla R, Vega I, Ortega E, Barrenechea G, Ferre Contreras M. Inteligencia Artificial: precisión diagnóstica de lesiones preneoplásicas de cérvix uterino. Medicina Buenos Aires [revista en internet]. 2024 [citado 11 de mayo 2025]; 84(3): 459-67. Disponible en: https://www.scielo.org.ar/scielo.php?pid=S0025-76802024000500459&script=sci_arttext.

Mora Balladares MI, De la Cuadra Arguello BE, Boconzaca Quichimbo EO, Montesdeoca Samaniego MJ, Rodríguez Espinoza CE, Villamar Flores GC, et al. Diagnóstico y tratamiento avanzado del cáncer de cérvix. Rev Cient INSPILIP. [revista en internet]. 2025 [citado 12 de mayo 2025]; 9(28): 1-11. Disponible en: https://doi.org/10.31790/inspilip.v9i27.718.

González Blanco M. Inteligencia artificial. ¡La palabra del año! Rev Obstet Ginecol Venez. [revista en internet] 2023 [citado 13 de mayo 2025]; 83(1): 1-5. Disponible en: https://doi.org/10.51288/00830103.

Hernández Sampieri R, Fernández Collado C, Baptista Lucio P. Metodología de la investigación. [en linea]. México DF: McGraw-Hill; 2014 [citado 14 de mayo 2025]. Disponible en: https://apiperiodico.jalisco.gob.mx/api/sites/periodicooficial.jalisco.gob.mx/files/metodologia_de_la_investigacion_-_roberto_hernandez_sampieri.pdf.

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Publicado

2025-12-29

Cómo citar

1.
Jurado-Navas AS, Solís Sánchez MI, Urbina-Romo NY. Evaluación de conocimiento y percepción sobre Inteligencia Artificial en el tamizaje de cáncer cervicouterino. Rev. electron. Zoilo [Internet]. 29 de diciembre de 2025 [citado 2 de enero de 2026];50(1). Disponible en: https://revzoilomarinello.sld.cu/index.php/zmv/article/view/3932

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