Diagnóstico del asma: limitaciones actuales y oportunidades con IA

 AstraZeneca · 5:20 min

El diagnóstico del asma continúa siendo un reto en la práctica clínica, especialmente en Atención Primaria.^1,2 La variabilidad de los síntomas, las fluctuaciones en la obstrucción aérea y la ausencia de una prueba diagnóstica de referencia favorecen tanto el sobrediagnóstico como el infradiagnóstico. A ello se suman las limitaciones de la espirometría y la disponibilidad desigual de pruebas como la provocación bronquial, lo que incrementa la incertidumbre diagnóstica y puede impactar en el manejo del paciente.^1,2

En este contexto, la inteligencia artificial aplicada al diagnóstico del asma se posiciona como una herramienta de apoyo para la toma de decisiones clínicas.³ En este capítulo, Paula Chaparro, médico alergólogo y medical mánager de respiratorio en AstraZeneca España, revisa cómo los modelos de machine learning pueden mejorar la precisión diagnóstica mediante la integración de datos clínicos y funcionales, optimizando el abordaje diagnóstico y aportando valor especialmente en escenarios de incertidumbre.³