THE DIAGNOSTIC AND PROGNOSTIC CAPABILITY OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN SPINAL CORD INJURY: A SYSTEMATIC REVIEW

Background: Artificial intelligence (AI) models have shown potential for diagnosing and prognosticating traumatic spinal cord injury (tSCI), but their clinical utility remains uncertain.

Methodology: Systematic review of 14 studies (20 models; 280,817 imaging datasets) assessing AIbased diagnostic and prognostic tools for tSCI. Performance was evaluated via AUC and accuracy metrics.

Results: Prognostic models achieved a mean AUC of 0.770 (range: 0.682-0.902), predicting outcomes like AIS improvement, mortality, ambulation, and discharge. Diagnostic models using CNN and imaging (DTI, CT, MRI) achieved mean accuracy of 0.898.

Conclusion: AI demonstrates strong diagnostic performance and moderate prognostic capability in tSCI. However, limitations in standardisation, external validation, and methodological consistency restrict clinical applicability.

Esta revisión sistemática explora el papel de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y pronóstico de lesiones medulares traumáticas. A medida que crecen las aplicaciones de IA en medicina, este trabajo analiza de forma crítica su rendimiento en un campo con enormes implicaciones funcionales y pronósticas como la tSCI.

Aunque los modelos de IA muestran alto rendimiento diagnóstico, su implementación clínica está lejos de ser una realidad en la práctica diaria. La falta de estandarización, bases de datos limitadas y validaciones insuficientes hacen que su uso sea, por ahora, más exploratorio que aplicable. A futuro, se requerirá IA explicable (XAI), entrenamiento en poblaciones diversas y comparaciones directas con modelos tradicionales (como regresión logística) para integrar la IA en la práctica clínica de la lesión medular.

Esta revisión sistemática explora el papel de la inteligencia artificial (IA) en el diagnóstico y pronóstico de lesiones medulares traumáticas. A medida que crecen las aplicaciones de IA en medicina, este trabajo analiza de forma crítica su rendimiento en un campo con enormes implicaciones funcionales y pronósticas como la tSCI.