LA IA MUESTRA BENEFICIOS REALES EN EL LABORATORIO CLÍNICO

Una revisión publicada en 2025 analizó 23 estudios sobre IA aplicada al laboratorio clínico y encontró que estas herramientas pueden igualar e incluso superar el desempeño de profesionales experimentados en diversas tareas diagnósticas. Los sistemas evaluados alcanzaron una sensibilidad promedio del 92,3%, una especificidad del 94,0% y una exactitud del 92,9%.

Los principales avances se observaron en hematología, microbiología, citología y anatomía patológica. Entre los hallazgos con mayor impacto para la seguridad del paciente, la IA detectó errores de identificación de muestras con mayor precisión que el personal de laboratorio, identificó casos de ferropenia previamente no reconocidos y mejoró los procesos de control de calidad.

En una experiencia de implementación real, un algoritmo integrado al sistema informático del laboratorio detectó 18 nuevos casos de deficiencia de hierro que habían pasado inadvertidos. Además, algunos modelos emitieron resultados en menos de un segundo, frente a los 19–20 segundos requeridos por especialistas, y redujeron significativamente los tiempos de evaluación microscópica.

Estos resultados sugieren que la IA puede favorecer diagnósticos más oportunos, disminuir la carga operativa y reducir errores asociados a la fatiga. Sin embargo, los autores señalan que aún existen limitaciones metodológicas y que se requieren estudios más robustos antes de su adopción generalizada.