Objetivos: El cáncer gástrico (CG) es una de las neoplasias más comunes y causa un número significativo de muertes debido a su pronóstico, a menudo desfavorable. Esto se atribuye principalmente a retrasos en el diagnóstico, ya que los síntomas clínicos suelen ser inespecíficos, lo que lleva a que el CG sea diagnosticado en etapas avanzadas de la enfermedad. Sin embargo, ciertos avances en las pruebas diagnósticas han contribuido a diagnósticos más precoces. Con la aplicación de la inteligencia artificial (IA), se espera una mejora sustancial en la sensibilidad y especificidad de estas pruebas diagnósticas (radiológicas y endoscópicas), y una ayuda a seleccionar tratamientos más personalizados.

Métodos: Hemos efectuado una revisión sistemática de la literatura siguiendo la guía PRISMA en Diciembre 2024, sin límite temporal o por idioma, incluyendo las bases de datos PubMed, Scielo y Koreanmed, con las palabras de búsqueda: cáncer gástrico e inteligencia artificial, con el criterio de inclusión que los estudios sean ensayos clínicos, metaanálisis y artículos de revisión sistemática, que compararon un grupo que recurrió a la IA vs. grupo control con otras modalidades clásicas de diagnóstico o tratamiento del CG (radiómica, endoscopia, patología, cirugía).

Resultados: De los 188 estudios identificado en la búsqueda inicial, se incluyeron 14 en el análisis. Los hallazgos indican que la IA puede suponer un apoyo en la toma de decisiones para las pruebas de imagen, las evaluaciones histológicas, la endoscopia y los procedimientos quirúrgicos. Como resumen y en comparación a cuando no es empleada: a nivel radiológico, incrementa la sensibilidad diagnóstica; en endoscopia define que áreas son mejores para efectuar la biopsia; en histología selecciona las zonas mejores para ser valoradas por el patólogo y en cirugía detecta más precozmente posibles complicaciones posoperatorias.

Conclusiones: La IA puede llegarse a convertirse en una herramienta útil en el diagnóstico y el tratamiento del CG. En los próximos años, a medida que la IA se introduzca progresivamente en la práctica clínica habitual, nos puede ser de gran ayuda siempre con una validación previa de los resultados que progresivamente se obtengan.