Inteligencia Artificial en ORL: 40 Años de Investigación a la Vista
La inteligencia artificial ha dejado de ser una herramienta experimental en otorrinolaringología para convertirse en un eje central. Desde sus primeras aplicaciones en audífonos e implantes cocleares, la IA se ha expandido hacia campos como la imagenología oncológica, la planificación quirúrgica y la educación del paciente.
Este análisis bibliométrico, realizado por la Universidad Hitit, ofrece una visión panorámica de la integración de la IA en la práctica ORL, mediante métodos analíticos avanzados como el análisis de palabras clave por tendencias y análisis factorial por correspondencias múltiples.
Hallazgos Clave
- Países líderes: Estados Unidos (n=200), seguido por China (n=61), Alemania, Japón y Reino Unido.
- Instituciones más productivas: Universidad de Harvard y Harvard Medical School, seguidas por Weill Cornell Medicine y la Universidad de Toronto.
- Revistas destacadas: European Archives of Oto-Rhino-Laryngology, Laryngoscope y Otolaryngology–Head and Neck Surgery.
Tendencias Temporales
- 2018–2019: auge de los audífonos y la calidad de vida del paciente.
- 2020–2021: crecimiento en psicoacústica, audiometría e investigación sobre VPH.
- 2022–2023: foco en radiómica, pronóstico y trastornos de la voz.
- 2024: irrupción de visión computacional, IA quirúrgica, rinosinusitis crónica y herramientas educativas impulsadas por IA.
Temas Emergentes en IA y ORL
1. Tecnologías Auditivas
Los algoritmos de IA mejoran la comprensión del habla en ambientes ruidosos en usuarios de implantes cocleares, predicen el éxito postoperatorio, optimizan la programación del dispositivo y permiten atención remota, clave en regiones con recursos limitados.
2. Cáncer de Cabeza y Cuello
La IA mejora la clasificación tumoral, la estratificación de riesgos y la modelización del pronóstico. Herramientas radiómicas y patómicas ofrecen información detallada sobre biología tumoral y planificación quirúrgica.
3. Imagenología Avanzada (MRI y CT)
La IA gestiona la complejidad de la imagenología en cabeza y cuello. Mejora la detección de lesiones, apoya decisiones en patologías nasosinusales y de base de cráneo, y predice complicaciones por radioterapia.
4. Diagnóstico Precoz de Hipoacusia
Las herramientas de cribado basadas en IA muestran potencial en la detección temprana, tanto en niños como en adultos expuestos a ruido laboral. Los modelos predictivos permiten intervenciones más oportunas.
5. Educación y Participación del Paciente
Herramientas como ChatGPT están transformando la relación médico-paciente. La IA simplifica conceptos complejos de la ORL, favoreciendo la comprensión, adherencia y satisfacción del paciente.
Una Nueva Taxonomía de la Investigación en IA–ORL
El análisis factorial identificó cuatro grandes clústeres de investigación en IA aplicada a ORL:
- Aplicaciones clínicas centrales: implantes cocleares, cáncer de cabeza y cuello, pérdida auditiva.
- Imagenología basada en MRI: radiómica, segmentación tumoral.
- Estudios centrados en CT: patología nasosinusal, cáncer orofaríngeo.
- Diagnóstico auditivo: audiometría, psicoacústica.
Estos clústeres delinean el panorama actual de investigación y sugieren sinergias posibles, como integrar analítica de imágenes con plataformas educativas o combinar diagnósticos auditivos con modelos predictivos.
Limitaciones
El estudio se basa exclusivamente en datos de la base Web of Science, lo cual garantiza calidad, pero puede omitir literatura relevante indexada en otras plataformas como Scopus o PubMed. Además, como análisis transversal, los resultados reflejan una instantánea de diciembre de 2024, y las tendencias pueden cambiar con nuevas publicaciones.
Conclusión
Este análisis bibliométrico revela una especialidad en plena transformación. La inteligencia artificial ya no es una innovación periférica en otorrinolaringología, sino un componente central para el diagnóstico, el tratamiento y la relación con el paciente. El campo avanza hacia modelos integrados, personalizados y centrados en el paciente, potenciados por la IA.
Como comunidad médica, enfrentamos ahora un desafío no solo técnico, sino profundamente humano: que estas herramientas amplifiquen nuestra intuición clínica, democratizen el acceso al conocimiento, y eleven la calidad de atención que ofrecemos.