Este whitepaper de Arkangel AI es un resumen de evidencia para la comunidad sobre inteligencia artificial en patología digital, construido a partir de 24 fuentes seleccionadas tras una búsqueda exploratoria y una actualización focalizada en Europe PMC en julio de 2026. Organiza la evidencia por tarea (detección y priorización en imágenes de lámina completa, gradación y cuantificación, predicción molecular o del tejido de origen, y flujo de trabajo y telepatología) y por etapa, desde el desarrollo retrospectivo hasta la implementación rutinaria.
Los usos más maduros son las tareas acotadas de detección o priorización y el apoyo a la gradación o la cuantificación, como la detección de metástasis ganglionares y la gradación de Gleason; la predicción de alteraciones moleculares o del tejido de origen a partir de la histología sigue siendo sobre todo retrospectiva y no reemplaza las pruebas moleculares. Solo se hallaron dos fuentes latinoamericanas directas, un panel Delphi con siete países y una revisión de expertos, y ambas describen barreras de costo, conectividad, regulación, formación e interoperabilidad en lugar de medir efectividad. Los autores recomiendan tareas revisables, validación por laboratorio, tinción y escáner, y responsabilidad profesional explícita. Es un whitepaper, no una revisión sistemática, y no tiene revisión por pares.
