Cribado ecográfico prenatal del espectro de Placenta Acreta Poscesárea asistido por inteligencia artificial: Revisión sistemática

  • Grecia Elizabeth Encalada Campos Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
  • Juan Adrian Añazco Palacios Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
  • Mayerli Briggitte Espinoza Quinto Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
  • Marilyn Leonela Armijo Ramos Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
  • Marcia Isabel Veloz Arias Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).
Palabras clave: Espectro, Placenta acreta, Ecografía prenatal, Inteligencia artificial, Cesárea

Resumen

El espectro de placenta acreta se asocia con morbilidad materna grave y requiere detección prenatal oportuna, especialmente en gestantes con cesárea y placenta previas o de inserción baja. La inteligencia artificial aplicada a ecografía prenatal podría apoyar el cribado, aunque su valor incremental permanece incierto. Por tal razón, el objetivo de este estudio fue sintetizar la evidencia sobre precisión diagnóstica y aplicabilidad clínica de la inteligencia artificial aplicada a ecografía prenatal bidimensional, modo B o Doppler para detectar el espectro de placenta acreta poscesárea y explorar su utilidad en la predicción de severidad. Se realizó una revisión sistemática sin metaanálisis, conforme a PRISMA 2020. Se buscaron estudios publicados entre el 1 de enero de 2020 y el 30 de diciembre de 2025 en PubMed/MEDLINE, Embase, Scopus, Web of Science, Cochrane Library y LILACS, en español o inglés. Se incluyeron estudios originales de precisión diagnóstica, cohortes, estudios de casos y controles, y modelos predictivos. La selección fue independiente por dos revisores y la síntesis fue narrativa. Se incluyeron quince estudios. Tres evaluaron inteligencia artificial aplicada directamente a ecografía prenatal mediante textura ecográfica, radiómica y aprendizaje automático. Otros estudios abordaron predicción de severidad, planificación quirúrgica y variabilidad del estándar de referencia. La evidencia fue heterogénea en población, imágenes, métricas, validación y confirmación diagnóstica.  La inteligencia artificial podría complementar el cribado ecográfico prenatal del espectro de placenta acreta poscesárea, aunque no sustituye la evaluación experta. Se requieren aún estudios prospectivos, multicéntricos y con validación externa.

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Biografía del autor/a

Grecia Elizabeth Encalada Campos, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Licenciada en Enfermería, graduada de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador). Magíster en Enfermería con mención en Cuidados Críticos, graduada de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador). Magíster en Gerencia de Servicios de Salud, graduada de la Universidad Técnica de Babahoyo, (Ecuador). Doctora en Ciencias de la Salud, graduada de la Universidad del Zulia, (Venezuela).

Juan Adrian Añazco Palacios, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Licenciado en Enfermería, graduado de la Universidad Católica de Santiago de Guayaquil, (Ecuador). Magíster en Enfermería, graduado de la Universidad de las Américas, (Ecuador).

Mayerli Briggitte Espinoza Quinto, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Estudiante de Licenciatura en Enfermería de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Marilyn Leonela Armijo Ramos, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Estudiante de Licenciatura en Enfermería de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Marcia Isabel Veloz Arias, Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Estudiante de Licenciatura en Enfermería de la Universidad Estatal de Milagro, (Ecuador).

Publicado
2026-06-07
Cómo citar
Encalada Campos, G. E., Añazco Palacios, J. A., Espinoza Quinto, M. B., Armijo Ramos, M. L., & Veloz Arias, M. I. (2026). Cribado ecográfico prenatal del espectro de Placenta Acreta Poscesárea asistido por inteligencia artificial: Revisión sistemática. Ciencia Y Educación, 7(6), 116 - 127. https://doi.org/10.5281/zenodo.20586372
Sección
Artículos

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