Tecnologías emergentes para la evaluación de la profundidad de las quemaduras: una revisión integral
Palabras clave:
quemaduras, diagnóstico por imágenes, nanotecnología, realidad virtual, inteligencia artificialResumen
Introducción: En la práctica médica rutinaria, el diagnóstico de la profundidad de las quemaduras es subjetivo, basado solo en tres grados, según las capas de la piel, pero estas presentan varios estratos, cuyos límites de afectación por la quemadura resultan difíciles de establecer y constituyen una limitación en el pronóstico de la lesión, que pudiera diferenciarse mejor con el uso de la tecnología.
Al tener en cuenta hasta dónde se puede conocer, no está descrito método objetivo certero y no invasivo para diagnosticar la profundidad de las quemaduras, monitorizar la evolución y el pronóstico.
Objetivo: Exponer las tecnologías emergentes para el diagnóstico de la profundidad de las quemaduras.
Métodos: Revisión bibliográfica en PubMed, Elsevier, Google Académico, Research y SciELO de los artículos, tanto en inglés como en español. De las 165 fuentes encontradas, se seleccionaron 41 y se tuvo en cuenta, como criterio de inclusión, los artículos completos, los originales, las revisiones bibliográficas, los metaanálisis, los ensayos clínicos, desde 2006 hasta 2025. Se excluyeron 124, que no cumplieron el criterio de selección por tratarse de comunicaciones breves, resúmenes de congresos, cartas al editor y artículos in-press.
Resultados: Proporciona una visión integral y actualizada desde las técnicas clínicas establecidas hasta las herramientas como la IA, y se destaca el potencial de estas innovaciones para lograr un diagnóstico más objetivo y predictivo. Evidencia las limitaciones de muchas herramientas que carecen de estandarización, debido a la falta de estudios comparativos, consenso y barreras prácticas de implementación. Aboga por la integración de estas nuevas tecnologías a la clínica para individualizar el diagnóstico y el tratamiento.
Conclusiones: El futuro del diagnóstico de las quemaduras apunta hacia sistemas integrados de apoyo clínico, que, mediante la fusión de datos multimodales e inteligencia artificial, generan modelos predictivos y personalizados de la herida, los cuales no reemplazan, sino que potencian la experiencia del cirujano, al permitir un tratamiento más preciso y mejorar radicalmente los resultados.
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