Hacia un modelo universal de IA para la detección simultánea de COVID-19, neumonía bacteriana y tuberculosis en imágenes de rayos X: Desafíos y oportunidades

Abstract

The similarity of radiological patterns in chest X-ray images among COVID-19, bacterial pneumonia, and tuberculosis represents a critical diagnostic challenge, particularly in Latin America, where technological limitations, a high prevalence of comorbidities, and the scarce representation of regional data in global datasets can reduce the effectiveness of AI models by up to 40%. This study analyzes the challenges and opportunities for developing a universal artificial intelligence model capable of simultaneously detecting these diseases and optimized for resource-limited settings. Through a systematic review conducted under PRISMA methodology (2018–2024), which included 176 studies, we evaluated AI architectures, diagnostic performance, and sources of data bias, applying standardized assessment tools to ensure methodological rigor. The results show that hybrid models, particularly those combining convolutional networks and transformers, achieve high sensitivity for COVID-19 but lower performance for tuberculosis, due to significant imbalance in the available datasets. Additionally, efficient architectures were found to reduce computational costs by up to 40%, making them viable for practical deployment. The integration of contextual demographic and clinical variables improves diagnostic accuracy by approximately 15%. In conclusion, this work proposes a framework for developing models adaptable to local contexts with low operational costs and underscores the urgent need to standardize datasets that equitably represent underrepresented populations such as children and rural communities.  La similitud de los patrones radiológicos en radiografías de tórax entre COVID-19, neumonía bacteriana y tuberculosis representa un desafío diagnóstico crítico, especialmente en América Latina, donde las limitaciones tecnológicas, la alta prevalencia de comorbilidades y la escasa representación de datos regionales en los conjuntos de datos globales pueden reducir la efectividad de los modelos de IA hasta en un 40%. Este estudio analiza los desafíos y oportunidades para el desarrollo de un modelo universal de inteligencia artificial capaz de detectar simultáneamente estas enfermedades y optimizado para entornos con recursos limitados. A través de una revisión sistemática realizada bajo la metodología PRISMA (2018–2024), que incluyó 176 estudios, se evaluaron arquitecturas de IA, desempeño diagnóstico y fuentes de sesgo en los datos, utilizando herramientas de evaluación estandarizadas para asegurar rigor metodológico. Los resultados muestran que los modelos híbridos, especialmente aquellos que combinan redes convolucionales y transformadores, logran alta sensibilidad para COVID-19, pero un rendimiento menor frente a la tuberculosis, principalmente debido al desequilibrio significativo en los conjuntos de datos disponibles. Asimismo, se identificó que arquitecturas eficientes reducen los costos computacionales hasta en un 40%, lo que las hace viables para su implementación práctica. La incorporación de variables demográficas y clínicas contextuales mejora la precisión diagnóstica aproximadamente en un 15%. En conclusión, este trabajo propone un marco para el desarrollo de modelos adaptables a contextos locales con bajos costos operativos y resalta la necesidad urgente de estandarizar conjuntos de datos que representen equitativamente a poblaciones subrepresentadas, como niños y comunidades rurales