Explainable Artificial Intelligence (XAI) en el diagnóstico por imágenes para la detección temprana del cáncer: una revisión sistemática de la literatura - Taday Guashpa, Walter Fabián; Camacho Castillo, Jaime David (Revista Habanera de Ciencias Médicas, 2026)
Introducción: El cáncer constituye una de las principales causas de mortalidad mundial y la detección temprana mediante imágenes médicas representa un factor crítico para mejorar la supervivencia. En este contexto, la Inteligencia Artificial Explicativa ha emergido como una estrategia para superar la opacidad de los modelos de inteligencia artificial diagnósticos. Objetivo: Analizar la evidencia científica disponible sobre la efectividad de las técnicas de Inteligencia Artificial Explicativa aplicadas al diagnóstico por imágenes para la detección temprana de diversos tipos de cáncer. Material y Métodos: Se realizó una revisión sistemática siguiendo la guía PRISMA 2020 y los criterios PICO en las bases de datos Scopus y Web of Science, seleccionándose 25 estudios publicados entre 2020 y 2025 tras la evaluación de calidad medianteQUADAS-2 y ROBINS-I. Resultados: Técnicas como Grad-CAM, SHAP y LIME son las más utilizadas y se aplican principalmente en resonancia magnética, tomografía computarizada, mamografía y dermatoscopía para cáncer de pulmón, mama, cerebro y piel. En múltiples estudios, los modelos explicables igualaron o superaron a los sistemas de “caja negra”, se alcanzaron altas métricas de precisión diagnóstica, reduciendo falsos positivos y mejorando la confianza clínica al permitir validar visualmente las decisiones algorítmicas. Conclusiones: La Inteligencia Artificial Explicativa no solo incrementa la interpretabilidad, sino que fortalece el rendimiento y la aceptabilidad clínica de la inteligencia artificial médica, posicionándose como un componente esencial para la implementación segura y efectiva de sistemas de diagnóstico oncológico asistido por IA en la práctica clínica contemporánea y en futuros entornos sanitarios digitalizados.