Un equipo de ingenieros biomédicos y neumólogos de la Universidad Nacional de Colombia y el Hospital Pablo Tobón Uribe, en Medellín, ha desarrollado una herramienta de inteligencia artificial capaz de detectar la tuberculosis pulmonar a partir de radiografías de tórax con una precisión cercana al 98%. Este avance, presentado a principios de 2026, promete transformar el diagnóstico de una enfermedad que sigue siendo una de las principales causas de muerte por infección en el mundo, especialmente en regiones de bajos y medianos ingresos donde el acceso a especialistas es limitado.
El desafío de la tuberculosis en América Latina
La tuberculosis (TB) es una enfermedad infecciosa causada por Mycobacterium tuberculosis que afecta principalmente los pulmones. Según la Organización Mundial de la Salud, cada año se registran más de 10 millones de nuevos casos en el mundo, y América Latina contribuye con aproximadamente 300.000 casos anuales. Colombia, en particular, reporta alrededor de 14.000 casos nuevos cada año, con una tasa de mortalidad que sigue siendo preocupante en zonas rurales y marginadas.
El diagnóstico temprano y preciso es fundamental para controlar la propagación de la enfermedad y reducir la mortalidad. Sin embargo, en muchas regiones de América Latina, la interpretación de radiografías de tórax depende de radiólogos que a menudo están concentrados en las grandes ciudades, dejando a las comunidades rurales sin acceso a un diagnóstico oportuno.
“En zonas apartadas de Colombia, un paciente puede esperar semanas para obtener el resultado de una radiografía de tórax interpretada por un especialista. Durante ese tiempo, la enfermedad sigue avanzando y el paciente puede estar contagiando a otras personas”, explicó la Dra. Carolina Londoño, neumóloga del Hospital Pablo Tobón Uribe y coautora del estudio.
El sistema de IA: cómo funciona
El sistema desarrollado por los investigadores colombianos utiliza una arquitectura de redes neuronales convolucionales profundas, entrenada con más de 150.000 radiografías de tórax provenientes de diversos centros de salud de Colombia, Brasil y México. El algoritmo fue diseñado específicamente para identificar los patrones radiológicos característicos de la tuberculosis pulmonar activa, incluyendo infiltrados apicales, cavitaciones y adenopatías hiliares.
Lo que distingue a esta herramienta de otras similares es su capacidad para funcionar con equipos de rayos X de baja resolución, comunes en centros de salud rurales, y su adaptación a la prevalencia local de la enfermedad. El sistema no solo identifica la presencia de tuberculosis, sino que también calcula un índice de probabilidad y genera un mapa de calor que señala las regiones sospechosas en la imagen, facilitando la revisión posterior por parte de un médico general.
En las pruebas clínicas realizadas en 12 centros de salud de Antioquia y Chocó, el algoritmo alcanzó una sensibilidad del 98,2% y una especificidad del 96,7%, superando el rendimiento de radiólogos generales en la interpretación de las mismas imágenes.
Implementación y escalabilidad
El gobierno colombiano, a través del Ministerio de Salud, ha mostrado interés en implementar esta tecnología en los más de 1.200 centros de atención primaria del país que cuentan con equipos de rayos X básicos. El sistema funciona completamente en la nube, lo que significa que una radiografía tomada en un puesto de salud remoto puede ser analizada en segundos y el resultado enviado directamente al teléfono del médico tratante.
“Esta tecnología no reemplaza al radiólogo, sino que democratiza el acceso al diagnóstico”, afirmó el Dr. Andrés Felipe Ramírez, líder del equipo de ingeniería biomédica de la Universidad Nacional. “Un médico general en un municipio apartado puede obtener una lectura preliminar confiable en tiempo real y tomar decisiones inmediatas sobre el inicio del tratamiento”.
El equipo planea extender la herramienta para detectar otras patologías pulmonares como la neumonía, el cáncer de pulmón y las secuelas de la COVID-19, convirtiéndola en una plataforma integral de asistencia diagnóstica para la salud respiratoria en América Latina.
Cómo Salutexa facilita la integración de diagnósticos por IA en la práctica clínica
La implementación de herramientas de inteligencia artificial como la desarrollada en Colombia requiere plataformas de gestión clínica robustas que permitan integrar los resultados de estos sistemas en el flujo de trabajo diario de los profesionales de la salud. Salutexa ofrece la infraestructura ideal para esta integración: su expediente clínico electrónico puede vincular automáticamente los informes generados por la IA al historial del paciente, mientras que el sistema de agenda médica inteligente permite priorizar citas para pacientes con resultados positivos. La funcionalidad multi-sucursal es especialmente relevante para coordinar la atención entre centros de salud rurales y hospitales de referencia, y los gráficos de evolución integrados facilitan el seguimiento de la respuesta al tratamiento antituberculoso, contribuyendo a reducir la brecha de acceso al diagnóstico especializado en las regiones más necesitadas de América Latina.
Fuente: Universidad Nacional de Colombia – Hospital Pablo Tobón Uribe. “Sistema de inteligencia artificial para detección de tuberculosis pulmonar en radiografías de tórax.” Investigación presentada en el Congreso Colombiano de Neumología, 2026.
