Este whitepaper examina aplicaciones seleccionadas de IA en neurología: imagen y flujo de trabajo en ACV, EEG y epilepsia, evaluación multimodal de la demencia, análisis del movimiento, seguimiento de la esclerosis múltiple y síntesis documental con modelos de lenguaje. Es una síntesis narrativa de 27 fuentes con un corte clínico principal el 15 de junio de 2026, organizada por tarea clínica y por etapa de madurez, desde el desarrollo retrospectivo hasta la implementación rutinaria. Es literatura gris no revisada por pares, publicada por Arkangel AI, y la evidencia que cita no valida ningún producto de Arkangel.
La imagen en ACV tiene la vía operativa más desarrollada del corpus, pero el desempeño es desigual: en una comparación con estudios de 500 pacientes, una herramienta comercial detectó oclusiones de gran vaso con una sensibilidad de 0.62, frente a 0.65–0.96 de ocho lectores humanos, lo que según los autores no basta para descartar una oclusión. Un modelo multimodal de demencia entrenado con 51,269 participantes alcanzó un AUROC microagregado de 0.94 para el estado cognitivo y de 0.96 para las etiologías, sin efectos prospectivos establecidos sobre la atención. En EEG, demencia y otros dominios está mejor sustentado el apoyo a la revisión y la integración de datos que el reemplazo del juicio del especialista, y las fuentes regionales encontradas documentan desigualdades en la atención del ACV sin demostrar el desempeño de la IA neurológica en América Latina.
