Aplicaciones de la Inteligencia Artificial en Neurotecnología: Una Revisión Sistemática de Avances y Desafíos en Interfaces Cerebro-Máquina.
DOI:
https://doi.org/10.37117/s.v27i2.1261Keywords:
Inteligencia artificial, Neurotecnología, Interfaces cerebro-máquina, Neuroprótesis, Rehabilitación, NeuroseguridadAbstract
Este artículo presenta una revisión sistemática sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) en el campo de la neurotecnología, con énfasis en las interfaces cerebro-máquina (BCI). El problema central identificado se relaciona con la necesidad de comprender cómo la IA impulsa avances tecnológicos significativos y, al mismo tiempo, plantea desafíos técnicos, éticos y de seguridad en su implementación. El objeto de estudio lo constituyen los modelos de IA aplicados a neuroprótesis, neurorehabilitación, diagnóstico neurológico y sistemas de comunicación. El campo investigativo se ubica en la intersección entre la ingeniería biomédica, la neurociencia y la informática. El objetivo principal fue analizar los avances y desafíos derivados de la integración IA–neurotecnología. Para ello, se siguió la metodología PRISMA, revisando artículos científicos publicados entre 2016 y 2025 en bases de datos como PubMed, Scopus, IEEE Xplore y ScienceDirect. Se identificaron 280 artículos, de los cuales 35 cumplieron con los criterios de inclusión. Los resultados evidencian progresos en la decodificación de señales neuronales para comunicación en tiempo real, en la rehabilitación de pacientes con accidentes cerebrovasculares y en el desarrollo de prótesis inteligentes. No obstante, persisten limitaciones vinculadas a la privacidad de datos cerebrales, la durabilidad de los implantes y la vulnerabilidad a ciberataques. Se concluye que el avance sostenido en IA aplicada a la neurotecnología requiere de marcos regulatorios sólidos y estrategias de neuroseguridad que garanticen su uso responsable, ético y seguro.
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